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純 Rust 編寫的開源引數化 3D CAD SolidCraft 發布，內建 MCP 伺服器，可讓 AI agent 直接驅動建模，同時支援桌面端與瀏覽器執行。它提供草圖約束求解、拉伸/旋轉/掃掠/放樣、裝配、鈑金與引數化特徵時間線，修改尺寸後模型自動重建，並可匯出 STEP 與 IGES。已提供 Windows、macOS、Linux（AppImage、deb、rpm、Flatpak、Snap）及 ARM64 與網頁版下載，安裝包尚未簽名。
NVIDIA 發布一批案例，展示開發者用 GPT-6 Astra、Claude Fable 5 等前沿模型驅動 Omniverse 庫完成模擬開發。開發者以自然語言下指令，由模型連線 ovphysx 物理、ovrtx 渲染與感測器模擬等庫，再人工稽核並逐步修正結果。
輝達《State of AI in Telecommunications》報告顯示，89% 受訪者認為開源模型與軟體對公司 AI 戰略重要。運營商看重開源模型的可信任、可控與可定製，用於自主網路、客服等關鍵負載，並把閉源模型留給價值最高的場景；輝達同時發布 300 億引數的 Nemotron 3 Large Telco Model（由 AdaptKey 在開源電信資料集上微調），並提供基於 NeMo 的端到端微調流程。
Strands Labs 開源了 2B 引數的決策模型 Strands Decider 2B，權重已上 Hugging Face，訓練資料與指令碼一併公開。它基於 Qwen3.5-2B 去掉 LM head、換成約百萬引數的 pointer head 並加 rank-16 LoRA 微調，只能從給定選項中作答或打分，因此不支援編碼、聊天與摘要。
LiquidAI 發布 LFM2.5-24B-A2B：總引數 24B、每 token 僅 2B 啟用的 MoE 推理模型，專為在本機持續執行的私有 Agent 設計。它先輸出思維鏈再作答，能呼叫工具，上下文由上一代 32K 擴到 131K，詞表從 65K 翻倍至 128K。
Google DeepMind 推出 EmbeddingGemma 2 嵌入模型，740M 引數在多項基準上具備競爭力，甚至超過部分引數量兩倍以上的專用模型。模型以 Apache 2.0 許可發布，權重已上線 Hugging Face 與 Kaggle。開發者可用它為應用加入多模態檢索，例如用語音備忘錄定位影片片段，也可與 Gemma 4 搭配實現端側私有 RAG。
Mistral 發布 1 萬億引數的 Mistral Large 4，暱稱 Le Chonk，任何人都可以自由使用和定製，目前處於預覽階段，最終版本將在本月底前推出。該模型定位是與領先的通用模型競爭，但專門針對程式設計和網路防禦，以及製造、金融、電氣工程等細分領域做了最佳化。Mistral 聯合創始人兼首席科學家 Guillaume Lample 表示，許多其他實驗室不會重點投入的領域還有很大改進空間。