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Ollama releases● 精選AI 評分63

Ollama 新增 Nemotron 3.5 Bolt E4B 視覺模型

Ollama v0.40.10 加入 NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt E4B,這是 NVIDIA 基於 Gemma 4 的小型視覺語言模型,面向本地對話、影像理解與工具呼叫。它支援 128K token 上下文,並自帶 DFlash 草稿模型用於投機解碼;執行 ollama run nemotron-3.5-bolt:e4b 即可執行。

Claude Platform release notes● 精選AI 評分88

Claude Haiku 5.5 發布:1M 上下文,自適應思考預設開啟

Anthropic 推出 Claude Haiku 5.5(claude-haiku-5-5),面向高併發與低延遲場景。該模型提供 1M token 上下文視窗、128k 最大輸出 token,並支援通過 effort 引數調節的自適應思考。已在 Claude API、Amazon Bedrock、AWS 上的 Claude Platform、Google Cloud 和 Microsoft Foundry 上線。

Claude Platform release notes● 精選AI 評分95

Claude Opus 5.5 發布,預設 100 萬上下文並降價至 4/20 美元

Anthropic 推出 Claude Opus 5.5,面向長時間執行的 agentic coding 與知識工作,預設 100 萬 token 上下文、最多 128k 輸出,始終開啟自適應思考,價格從 Opus 5 的每百萬 token 5/25 美元降到 4/20 美元。思考無法關閉:傳 disabled 或 enabled 的 thinking 引數都返回 400,需省略該欄位並用 effort 引數控制深度;

Hacker News front page● 精選AI 評分81

Liquid AI 發布 LFM2.5-24B-A2B 端側 agent 模型

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。

Hugging Face blog● 精選AI 評分81

LiquidAI 發布 LFM2.5-24B-A2B:2B 啟用引數的端側 Agent 推理模型

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。

Claude Platform release notes● 精選AI 評分87

Claude Haiku 5.5 發布,Sonnet 5.5 快取讀取降價一半

Anthropic 推出 Claude Haiku 5.5(claude-haiku-5-5),面向高併發與低延遲場景,支援 1M token 上下文、128k 最大輸出,並預設開啟帶 effort 引數的自適應思考。這是一次破壞性升級:手工 extended thinking(budget_tokens)、temperature/top_p/top_k 取樣引數與 assistant 訊息預填都會返回 400 錯誤,需按遷移指南改寫。

Hugging Face blog● 精選AI 評分65

TII 發布 Falcon-Emirati-7B,專為阿聯酋方言適配

阿聯酋 TII 發布 Falcon-Emirati-7B,一個基於 Falcon-H1-Arabic 的方言專用模型,目標是用阿聯酋阿拉伯語的理解與生成方式覆蓋詞彙、語氣和文化語境。底座 Falcon-H1-Arabic 採用 Mamba 與 Transformer 注意力並行的混合架構,家族含 3B、7B、34B 三檔,上下文視窗最高 128K 與 256K token。

量子位● 精選AI 評分81

位元組 Seed 發現 DeepSeek-V4 準確率隨輸入位置週期性波動

位元組 Seed 團隊發現,DeepSeek-V4 系列在 128K 長上下文檢索中的準確率會隨目標資訊的位置以 4 個 Token 為週期起伏,同一條資訊換個位置最多相差 40.2 個百分點,V4-Pro-Base 也有 34.8 個百分點。原因指向其為省記憶體採用的分塊 KV Cache 壓縮:資訊在壓縮視窗內所處相位不同,檢索能力就出現系統性差異,團隊稱之為相位敏感性,並用基於 Qwen3-0.6B 自訓的多種分塊壓縮模型復現了同樣的週期。

r/LocalLLaMA top of the dayAI 評分50

Anyworld:本地 LLM 當 DM 的自託管多人文字 RPG

Anyworld 是一款瀏覽器端多人文字冒險遊戲,由房主用 llama.cpp 本地跑模型充當 DM,也支援 OpenAI 等雲 API,玩家只需開啟連結即可加入。行動結果由 Python 真實擲骰決定,模型只負責敘述;支援自訂劇本、隱藏劇情觸發、場外聊天和斷線重連。開發時用 Gemma 4-26B-A4B Q4、128k 上下文,在 RTX 5070 Ti 16GB 上每輪結算約 5 秒。