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Recursive 發布免費編碼模型 Flint，以 Apache 2.0 許可在 Hugging Face 開放下載，可在筆記本上離線執行。它是 40B 引數的混合專家模型，每次只啟用 2.5B 引數；在搭載 M4 Pro 的 MacBook Pro 上約 131 tokens/秒，約為同機 Gemma 4、Nemotron 3.5 Lightning 的兩倍；在 SWE-Bench Verified 上優於所有 50B 以下模型。
Ollama v0.40.8 加入 Recursive 的編碼模型 Flint，執行 ollama run flint 即可執行。Flint 採用 Apache 2.0 許可，是 40B 引數的混合專家（MoE）模型，每個 token 約啟用 2.5B 引數，支援推理、多輪工具呼叫與 262K token 上下文，面向跨倉庫的程式碼理解、缺陷追蹤、功能實現與補測試。
llama.cpp 建置 b11493 為 SYCL 後端新增分組 MoE XMX GEMM 運算元（#29245），面向混合專家模型的矩陣乘加速。該版本同時放出全平台建置產物，覆蓋 macOS/iOS、Linux、Windows、Android 與 openEuler，包含 CUDA 12/13、ROCm 10.0、Vulkan、OpenVINO、SYCL FP32/FP16，以及 Snapdragon 的 CPU、Adreno GPU 與 Hexagon NPU 組合。
llama.cpp 發布 b11507 版本，新增 MoE 快取跨多張 GPU 的支援（PR #30112），可讓混合專家模型在多 GPU 環境下更充分地利用視訊記憶體。該版本同時更新了各平台預編譯產物，覆蓋 macOS Apple Silicon、iOS、Linux（CUDA 12/13、Vulkan、ROCm 10.0、SYCL、OpenVINO）、Windows、Android 以及 openEuler 等平台。
Reflection 的首個開源權重模型 Beam 正式發布，並在 Ollama 上限時免費提供，通過 Ollama Cloud 呼叫且完全零資料保留。Beam 是混合專家模型，總引數約 5010 億、每 token 啟用 230 億，面向軟體工程、推理與長時程 agentic 任務，支援 100 萬 token 上下文，以 Apache 2.0 許可開放。
Meta 發布開放權重模型 Muse Spark Open，採用混合專家架構，總引數約 816B、每 token 啟用約 42B，可輸入文字、影像、音訊和影片，輸出文字，上下文視窗最高 100 萬 token。模型針對 agentic coding 訓練，能閱讀程式碼庫、編寫與除錯程式碼並呼叫工具。官方提供 BF16 與 NVFP4 兩種權重，BF16 約 1.5TB，NVFP4 為 4 位精度、面向 NVIDIA Blackwell GPU。
美國初創公司 Reflection AI 發布首個前沿開源權重模型 Beam，稱其在高階推理基準上以更低推理成本對標中國領先開源模型。Beam 是純文字混合專家模型，總引數 5010 億、啟用 230 億，預訓練用了 23.8 萬億 token，上下文視窗 100 萬 token；對比 Z.ai 的 GLM-5.2 總引數約 7440 億、啟用 400 億。