依意思最接近的 29 筆
Liquid AI 發布 LFM2.5-24B-A2B：24B 引數、每 token 僅啟用 2B 的推理模型，面向端側私有 agent，權重開放，已在 Hugging Face 和官方 Playground 上線。它是 LFM2.5 系列最大也是最後一款模型，上下文從 32K 擴至 131K，詞表由 65K 翻倍到 128K，預訓練從 17T 擴到 33T token。
LiquidAI 發布 LFM2.5-Encoder 系列，含 250M 與 350M 兩個版本，基於 LFM2 架構的雙向掩碼語言模型，支援 15 種語言、8k 上下文，可微呼叫於分類、檢索、重排與語義相似度等任務。官方稱其吞吐量持平或超過 ModernBERT，CPU 長上下文有優勢，並可在瀏覽器 WebGPU 上執行；GGUF 權重已上傳 Hugging Face，llama.cpp 已提交對應支援 PR。
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。
Ollama 模型庫新增 LFM2.5 24B，使用者可用一條命令 ollama run lfm2.5:24b 拉取並在本地執行。該模型引數規模為 24B，官方同時給出了對應的模型庫頁面連結，公告中未披露更多細節。
llama.cpp 建置 b11488 新增 LiquidAI/d1-omni-600M 決策模型支援，服務端可通過 images 與 input_audio 直接接收音訊輸入，模型與多模態輸入打通。同時決策型別 d1omni 更名為 lfm2-d1-omni，images 成為 files 的別名，無記憶的 lfm2 被限定為非因果模式，CUDA 後端保留 conformer 的 GLU sigmoid。四筆改動均標註由 Claude Opus 5.5 協助完成；
llama.cpp 發布 b11471 建置，主要變更是向詞表加入 Plamo 的 FIM（fill-in-the-middle）tokens，服務程式碼補全場景。該版本發布包覆蓋 macOS/iOS、Linux、Android、Windows 與 openEuler，後端包含 CPU、Vulkan、CUDA 12.8/13.4、ROCm 10.0、OpenVINO、SYCL，以及 Snapdragon 的 Adreno GPU 與 Hexagon NPU。
匹茲堡大學研究發現，視覺語言模型（VLM）的中間層隱空間保留了可提取的三維場景拓撲。研究先用物體掩碼聚合視覺標記，再通過跨場景平均剔除顏色、形狀等身份屬性；處理後，中間層的 PCA 佈局與真實場景最吻合，相鄰物體的表徵能量比也更低。把 Dirichlet 能量加入微調目標，並在中間層做 500 步 LoRA 後，Qwen2.5-VL-7B 在 VSI-Bench 簡單相對方向任務上的準確率從 47.9% 升到 60.0%。
llama.cpp 新建置 b11774 修正了 LFM2 系列視覺模型（LFM2-VL、LFM2.5-VL、d1-3B）的 mtmd 影像預處理，使切片與網格選擇與 Hugging Face transformers 一致。此前 llama.cpp 保留寬高比並補黑邊、只有 d1-omni 會拉伸，影像比例與網格不符時切片與 transformers 不同；現在設 PAD_NONE 即與 transformers 相同。
llama.cpp 新建置 b11767 讓 LFM2-VL 的影像切分引數改由 GGUF 後設資料決定，不再寫死在程式碼裡。轉換 LFM2-VL mmproj 時會把 processor_config.json 中的 min_tiles、max_tiles、tile_size 和 max_pixels_tolerance 寫入模型，clip.cpp 讀取這些值，缺失時回退到原有常量。
NVIDIA 的 Nemotron 3.5 Super VL 已在 LM Studio 上線，可直接在本地下載執行。該模型為 120B 總引數、12B 啟用引數的 MoE 架構，支援視覺輸入與推理，並針對視覺理解和工具呼叫做了訓練。官方提示本地執行約需 70GB 記憶體，模型頁面位於 lmstudio.ai。
Llmspeed 是一個可按硬體或模型查詢本地大模型推理速度的網站，用於在購買硬體前預估實際體驗。它覆蓋 RTX 5090、RTX 3090、Mac Studio M5 Ultra 512GB、DGX Spark、Strix Halo 與純 CPU 等三十餘種配置，以及 Qwen 3.6/3.8 27B、GPT-OSS 120B、DeepSeek V4 Flash、GLM-5.3 Flash 等模型，給出短提示、單裝置下的速度估計。
llama.cpp 發布 b11640，Vulkan 後端針對 cm2 mulmat 的矩陣乘法改用對 L2 快取更友好的 workgroup 排程（#30215）。同一版本把 macOS Apple Silicon 的 KleidiAI 建置標記為 DISABLED，並重新整理各平台預編譯包：Ubuntu 與 Windows x64 新增 ROCm 10.0，CUDA 13 建置對應 CUDA 13.4 庫。
LM Studio 的 Bionic 更新到 1.1.8，新增對 /v1/systemone 與 /v1/decisions 兩個 API 的支援，並支援 Bionic 與 LM Studio 同時執行。LM Studio 官方在更新日誌中一併列出這兩項改動，連結為 lmstudio.ai/changelog/bionic-v1.1.8，未附更多說明。
Cloudflare 在生日周宣布，將歐洲兩個公共機構訓練的開源模型 EuroLLM 和 Apertus 引入 Workers AI，現已開放訪問申請。EuroLLM 覆蓋 35 種語言，含全部 24 種歐盟官方語言；Apertus 由瑞士 ETH Zurich、EPFL 等開發，訓練資料超 15 萬億 token、覆蓋 1500 多種語言，權重與資料全部公開。Cloudflare 同時啟動面向政府網路安全機構與關鍵基礎設施運營方的實操工作坊，首場 10 月在新加坡舉行。
llama.cpp 發布 b11424 建置版本，修復 Vulkan 後端 Flash Attention 的共享記憶體越界寫問題（#29988）。該版本照例提供 macOS/iOS、Linux、Windows、Android 的預編譯包，涵蓋 Vulkan、CUDA 12/13、ROCm 10.0、OpenVINO、SYCL、OpenCL 等後端，並附驍龍 CPU/Adreno GPU/Hexagon NPU 的安裝指引。
DeepSeek-V4.1-Flash-1017 已在 LM Studio Bionic 上線，支援 100 萬 token 上下文與影像輸入，官方稱其價效比很高。該模型由美國境內託管，並提供完整的零資料保留（ZDR）。LM Studio 建議將它用於 coding 任務。
llama.cpp 發布建置 b11526，主要修復 Vulkan 後端 rms_norm 工作組數量溢位（#30145）。該版本繼續為 macOS/iOS、Linux、Windows、Android 與 openEuler 提供多後端建置，覆蓋 CPU、Vulkan、CUDA 12/13、ROCm 10.0、OpenVINO、SYCL 以及驍龍平台的 Adreno GPU 與 Hexagon NPU；
llama.cpp 的 server 元件新增了 /v1/systemone API，支援 laya、julia-1、lev、openjev、kev 五個模型。該 PR 包含模型轉換、服務端程式碼、共享提示字首、視覺支援，並新增 openjev tiny 模型用於測試。建置覆蓋 macOS、Linux、Windows、Android 等平台，但明確不支援 date_facts。
螞蟻百靈開源 Ling-3.1-flash，主打把真實工作流裡的活幹完，而非刷榜。模型總引數約 560B、每 Token 啟用約 25B，上下文視窗達 1M；混合精度量化後權重佔用從約 534GB 降至 292GB，部署所需 GPU 由 8 卡降至 4 卡。據 Artificial Analysis，其智慧指數 41，輸出速度約每秒 210 Token，混合呼叫價格約每百萬 Token 0.19 美元，辦公任務評測 GDPVal-AA V2.1 的 ELO 為 1673。
llama.cpp 發布 b11389 版本，修復了 Vulkan 後端在 RDNA4 架構上的矩陣向量運算調優問題（PR #29934）。該版本繼續提供覆蓋 macOS、Linux、Windows、Android 等平台的預編譯二進位制，包括 Vulkan、CUDA、ROCm、SYCL 等後端，其中 macOS Apple Silicon 的 KleidiAI 啟用版和 openEuler 建置被停用。
llama.cpp 發布 b11554，Vulkan 後端改進了 MoE 推理中 mul_mat_id 對重複專家 id 的處理：不再逐個迴圈，而是在預計算階段統一處理。原本受限的 hoist row ids 最佳化現在預設開啟，會生成緊湊的 tile 描述列表、按需發射多個 tile，從而收緊 workgroup 數量上界，尾部執行緒可直接提前退出。
llama.cpp 發布 b11572，新增對 vLLM d3 模型的支援（d2 同步更新），並加入 pplx-decider 模型支援，同時澄清命名規則、加強校驗。該版本照例提供 macOS/iOS、Linux、Windows、Android、openEuler 的預編譯包，覆蓋 CUDA 12/13、ROCm 10.0、Vulkan、SYCL、OpenVINO 以及驍龍 CPU/Adreno GPU/Hexagon NPU 等後端。
llama.cpp 發布建置 b11604，為 KleidiAI 加入 SME2 指令集的 Q4_K 與 Q6_K 矩陣乘支援，補丁編號 #29219，提交者來自 Arm。SME2 屬於 Armv9 的矩陣擴充套件，這項改動面向支援該指令集的 Arm CPU，用於加速這兩種常用量化格式的矩陣乘法。同一版本中，macOS Apple Silicon 的 KleidiAI 啟用建置被標記為 DISABLED，openEuler 也有一項標註 DISABLED；
llama.cpp 發布 b11573 建置，Vulkan 後端改用打包 FMA 做 f16 累加，不再使用獨立的點積運算元。新的 dot_product 實現每次 f16 FMA 打包兩行，並更名為 dot_product_v2。該版本照例提供各平台預編譯包，覆蓋 CUDA 12/13、ROCm 10.0、SYCL、OpenVINO、Vulkan，以及 Snapdragon 的 CPU、Adreno GPU 與 Hexagon NPU；
llama.cpp 發布 b11555，修復了在支援 F16C 的 AVX2 CPU 上未啟用 F16C 的問題，可改善 x86 平台的 CPU 推理表現。同步更新的預編譯包覆蓋 macOS Apple Silicon、Windows 與 Linux 的 CUDA 12/13、Vulkan、ROCm 10.0、SYCL、OpenVINO，以及 Android、openEuler 等平台；
人大、百度、清華等機構開源視覺語言模型 LoopVL，把迴圈 Transformer 擴充套件到多模態：僅 1B 語言主幹、0.14T 訓練 token，就在 MMMU-Pro、MathVision 等評測上追平或超過用約 36T token 訓練的 Qwen3.5-2B、InternVL3.5-2B。模型以 32 層引數展開 128 次層呼叫（H2L3×2），影像只編碼一次，後續迴圈持續更新視覺—語言狀態；
llama.cpp 發布 b11384 版本，官網為 llama.app，並附 GitHub 建置證明。該版本提供 macOS、iOS、Linux、Android、Windows 及 openEuler 的預編譯包，涵蓋 Apple Silicon、CUDA 12/13、ROCm 10.0、Vulkan、SYCL、OpenVINO 與 Snapdragon 的 CPU、Adreno GPU、Hexagon NPU 等後端。
蘋果基礎大模型團隊與杜克大學提出 LensVLM，先把長上下文渲染成壓縮頁面影像讓模型瀏覽，再按需展開相關頁面讀取原文，在七項文字問答評測中以 4.3 倍有效壓縮達到 68.9% 平均準確率，接近完整文字參照的 72.4%。模型基於 Qwen3.5-9B-Base 經監督微調與強化學習訓練，15 倍壓縮下準確率由基礎模型的 18.1% 提升到 52.1%；
Cloudflare 推出開源權重決策模型 Clef-omni，能在一次 API 呼叫中同時接收音訊（wav/mp3）、影片（mp4/webm）、影像和文字輸入，模型基於 Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct 的 MoE 架構訓練 LoRA，權重已發布在 HuggingFace。官方稱純文字決策中位延遲約 130 毫秒、影像約 150 毫秒、音訊數百毫秒，含聲音的 21 秒影片約 1.5 秒。