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LiquidAI 發布 LFM2.5-Encoder，含 350M 與 230M 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、重排與語義相似度任務。官方稱其吞吐量追平或超過 ModernBERT，CPU 長上下文更強，並可通過 WebGPU 在瀏覽器執行；GGUF 權重已發布，llama.cpp 支援 PR 已提交。
德國 Aleph Alpha 在 Hugging Face 發布 Kolibri-1，78B 總引數、3.46B 啟用引數，支援最高 100 萬 token 上下文，Apache 2.0 許可。模型用 768 張 B300 訓練 4 周、20T token，語料約 62.5% 英文、23.9% 德文、13.6% 程式碼。目前尚無量化版本，llama.cpp 是否支援該架構未知，社群評測認為效能接近 Qwen 3.5 35B。
在單張 RTX PRO 6000 Blackwell 96GB 上，Qwen3.8-27B 用 DFlash2 草稿模型把 Spec-Bench 單使用者解碼從 75 tok/s 提到 210 tok/s，約 2.8 倍；NVFP4 比 BF16 快 2.2 倍。三款檢查點中 Flash-Next 預填充 22.4 秒、27B 為 97 秒，長上下文召回三者均滿分，BFCL 工具呼叫 27B 以 73.3% 領先。
德國 Aleph Alpha 於 2026 年 10 月 3 日發布 Kolibri，一個英德雙語 MoE Transformer，總引數 78B、啟用 3B，支援最長 1M token 上下文，權重已在 Hugging Face 以 Apache 2.0 許可開放下載。它面向公共管理、工業與航空航天等受監管領域，針對德語、推理、數學與 agentic 行為做了專門最佳化，官方稱其品質與服務成本處於帕累托前沿，數學、程式碼、長上下文等基準可對標啟用引數最多四倍於己的模型。
開發者 Wayne Workman 用 11 個月業餘時間從零訓練了專注二戰資訊的小語言模型 Peacebell，已開源權重與訓練材料，含 291M 和 148M 兩個引數版本。148M 版是為參加 HuggingFace 限制 150M 以內模型規模的榜單而做，同時發布了 WWII 主題基準 ww2bench，題目不公開以防進入訓練資料。模型可在 CPU 上執行，作者提供了定製 vLLM fork，並稱其長上下文表現較差，下一版預計 2027 年發布。