NVIDIA 发布 Kumo Tabular 表格基础模型，权重允许商用

NVIDIA 发布开源端到端全双工语音对话模型 NemotronLabs VoiceChat 11B，在统一网络中完成流式语音理解与生成，实测轮换延迟 448 毫秒。该模型为首个支持对话中工具调用的开源全双工模型，通过独立输出通道及预置“保持”话术避免 API 执行期间冷场。权重与容器已公开，但仅限研究用途，需单张 80 GB 显存 GPU，目前无托管 API。

NVIDIA 发布 Alpamayo 2 Super，一款 34B 参数的视觉-语言-动作（VLA）模型，专为自动驾驶长尾事件设计，权重采用 Linux 基金会 OpenMDW-1.1 许可，代码为 Apache 2.0，发布首日即可商用。

NVIDIA 发布 Nemotron 3 Embed 系列，包含三个开源 checkpoint，其中 8B-BF16 版本在 RTEB 基准上以 78.46 的平均 NDCG@10 排名第一。1B-NVFP4 版本在 Blackwell 上吞吐量比 BF16 高 2 倍，精度保留 99.5%，所有模型最大序列长度 32,768 tokens。

NVIDIA 发布 Nemotron-3-Super 的压缩变体 Nemotron-Labs-3-Puzzle-75B-A9B，总参数从 120.7B 降至 75.3B，活跃参数从 12.8B 降至 9.3B，保持 88 块混合布局（40 Mamba、40 MoE、8 注意力）。在 8×B200 节点上，8K/64K 场景匹配用户吞吐量≥100 tok/s 时，服务器吞吐量提升 2.03 倍。单 H100 上 1M-token 并发从 1 增至 8，权重占用从 70 GB …

NVIDIA 发布 Nemotron-Labs-TwoTower，基于冻结的自回归骨干 Nemotron-3-Nano-30B-A3B 的扩散语言模型。采用双塔架构：上下文塔冻结，降噪器塔训练，通过层对齐交叉注意力和状态播种协作。在 2×H100 上 BF16 评估，保留 98.7% 的 AR 基线质量，生成吞吐量提升 2.42 倍（γ=0.8，块大小 S=16）。降噪器在约 2.1T token 上训练，骨干使用 25T token 预训练。总参数约 60B，每 toke…

MiniMax 发布 MSA（MiniMax Sparse Attention），一种构建在 Grouped Query Attention 上的稀疏注意力方法。它将注意力分解为索引分支与主分支：索引分支以块粒度（默认 128 token）为每个 GQA 组选择 16 个 token 块（固定预算 2048 个键值 token），主分支仅在这些块上执行精确 softmax 注意力。MSA 在 109B 参数 MoE 模型上训练，开源了面向 NVIDIA SM100 GPU …

Liquid AI 发布 LFM2.5-VL-3B-DSpark，一个为其视觉语言模型 LFM2.5-VL-3B 设计的实验性投机解码草稿模型，新增约 279.5M 参数（+8.9%），在 Apple silicon 上解码最高提速 3.13 倍，NVIDIA H100 上最高 2.66 倍。

NVIDIA 在 Hugging Face 发布开源权重模型 Nemotron 3 Diarization，参数量 100M，可实时追踪最多 8 个说话人并处理语音重叠，采用 OpenMDW License 1.1 许可证允许商用。

DeepSeek 开源面向华为昇腾算力平台的基础设施组件，包括 TileLang 编译工具、DeepGEMM、DeepEP、TileKernels、FlashMLA、DeepSelect，与此前英伟达平台开源组件一一对应。

NVIDIA 发布开源表格基础模型 Kumo Tabular，对带标签表格做单次前向推理即可完成分类和回归，无需训练、调参或特征工程。