jev-leftpad：用 LLM 调用替代 padStart（） 的 npm 包

IFM 发布 K2 Horizon 模型系列，共六个模型：375B-A23B、36B-A4B、32B、7B、3.7B 和 0.9B，均以 Apache 2.0 开源，其中 0.9B、3.7B 和 7B 宣称在其规模上达到 SOTA，36B-A4B 采用新提出的稀疏注意力架构 MoVA。

Feyn Labs 推出 FeyNoBg，一个用于自动背景去除的 SOTA 模型。它在八个基准测试中的四项上取得最佳 S-measure 分数，其余四项与领先者差距在 2% 以内。该模型基于 BiRefNet 架构，参数量从 222M 扩展至 263M，同时开源了训练库 NoBg，模型和代码分别可在 Hugging Face 和 GitHub 获取。

Cactus 推出基于 Gemma 4 的混合模型"Cactus Hybrid"，在模型检查点内嵌入置信度探针，为每个生成答案输出 0-1 之间的结构化置信度分数。高置信度时在设备端直接回答，低分时可自动路由至更大模型。该探针在零音频训练数据下，于四个音频基准上达到 0.79-0.88 AUROC，远超 token 熵基线（均值 0.549），且 MIT 协议开源。

Bonsai 27B 基于 Qwen3.6 27B，提供三元（1.71 有效比特/权重，5.9 GB）和 1-bit（1.125 有效比特/权重，3.9 GB）两个变体，后者首次将 27B 级模型装入 iPhone 17 Pro。模型支持多步推理、结构化工具调用、视觉任务和计算机使用智能体循环，拥有 262K token 上下文窗口，支持推测解码加速。在 15 项基准测试中，三元变体保留全精度基线 95% 的性能，1-bit 变体保留 90%，数学和编码能力几乎无损。采用 …

Pulpie是一族Pareto最优模型，用于从HTML页面提取主要内容。其最小模型pulpie-orange-small（210M参数）在WebMainBench上取得0.862的ROUGE-5 F1分数，接近600M参数的Dripper（0.864），但成本仅1/20。在NVIDIA L4 GPU上，Pulpie处理速度13.7页/秒，Dripper仅0.68页/秒。清理10亿页HTML，Pulpie成本约$7，900，Dripper需$159，000。模型采用编码器架构…

里约热内卢市政府开发的 AI 模型 Rio3.5，在近期基准测试中超越了 Qwen3.7。该消息源自 Hacker News 上的一篇帖子，指出 Rio3.5 在多项评测中表现优于 Qwen3.7。目前尚未公开具体的测试细节或基准名称。

DeepSeek-R1 的开源复现项目已在 GitHub 发布，在 Hacker News 上获得 101 个积分。该项目旨在以开源方式复现 DeepSeek-R1 模型。

小米在 6 月 8 日发布 MiMo-v2.5-Pro-UltraSpeed 模型，拥有 1T 参数规模，推理速度达到每秒 1000 个 token。该模型来自小米旗下的 mimo.xiaomi.com 项目。

Gemma 4 12B 是 Google 发布的一款统一架构、无需独立视觉编码器的多模态大语言模型（LLM）。该模型直接处理图像与文本输入，无需传统视觉编码器，简化了多模态推理流程。基于 12B 参数规模，Gemma 4 12B 面向开发者工具生态开放。目前其具体 benchmark 分数、上下文窗口、价格及开源/API 可用性等细节尚未披露。

英伟达发布了 Cosmos 3，这是一个用于物理 AI 推理的世界和行动模型。该信息来源于英伟达开发者博客，发布日期为 2026 年 6 月 1 日。