FeyNoBg 发布：开源自动背景去除模型，在四项基准上达到 SOTA

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…

汤森路透发布其首个自研大语言模型Thomson，基于开源基础投入4000万美元训练，成本远低于同类前沿模型，且完全由公司自有和控制。早期评估显示Thomson在多项任务上与最新前沿模型持平，尤其在指令遵循和密集专业内容推理上提升显著。公司已向学术机构开放评估，并在Hugging Face发布"small"版本开源权重供学术与非商业使用。

Hugging Face 发布 LFM2.5 系列三款模型的 DSpark 草稿模型检查点，通过投机解码在不改变输出质量的前提下，GPU 吞吐最高提升 3.18 倍，端侧最高 2.87 倍。草稿模型约 300M 参数，LFM2.5-2.6B 函数调用延迟平均降低 57%，已开源支持 llama.cpp 和 SGLang。

Liquid AI 发布基于量化感知蒸馏（QAD）训练的 LFM2.5-230M、350M、1.2B-Instruct 和 2.6B 四款 Q4_0 GGUF 检查点，在保持原生 Q4_0 内存与速度的同时，恢复 BF16 平均精度损失的 97%。

MOSS-VL是一个将实时交互（边感知边说话）作为一等能力的开源视觉语言模型家族，通过门控交叉注意力让语言解码器在生成时同步处理视觉输入。MOSS-VL-Realtime在四个流式基准中平均成绩居开源模型之首（三项第一、一项第二），在OmniMMI Proactive Alerting上以66.0分大幅领先最佳基线（37.5分）。

SGLang 宣布对 NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 提供 Day-0 支持，该开源模型为 30B 总参数、3B 激活参数的混合专家架构，支持最长 1M token 上下文，可从 Hugging Face 下载 BF16 和 NVFP4 权重。模型支持 MTP、DFlash、DSpark 三种投机解码技术，并可通过 OpenAI 兼容 API 接入智能体工作流。

蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列语言基础模型，含 tiny 与 flash 两个尺寸及预训练、中期训练、合并（WSM）等阶段检查点。该系列采用混合线性注意力与稀疏 MoE 架构，总参数 7.9B，每 token 仅激活 1.3B 参数（128 个路由专家中激活 8 个）。

蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列语言基础模型，并发布预训练、中期训练及合并（WSM）等多个阶段检查点。该系列采用高度稀疏（1/64）MoE 架构，512 个路由专家中每 token 仅激活 8 个，激活参数仅 5.1B（Non-emb），总参数 124B，并原生结合 KDA 与 Gated MLA 混合线性注意力以高效处理长上下文。

蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列高效语言基础模型，并发布预训练、中间训练及合并（WSM）等多个训练阶段检查点，支持继续预训练、微调与研究。

inclusionAI 推出 Ling3-DSpark，一个为 Ling-3.0-flash 设计的 DSpark 投机解码模型，参数量 1.36B，通过置信度头动态选择草稿 token 数量。在 GSM8K 等九项基准上平均接受长度为 5.29，其中 GSM8K 达 6.40。模型经 SpecForge 训练，可通过 SGLang 部署。