Liquid AI 发布 LFM2.5-Encoder-230M 与 350M 双向编码器，长上下文下 CPU 推理最快

Liquid AI 发布 LFM2.5-2.6B，一个可完全在设备端运行的 2.6B 参数智能体模型，预训练约 34T tokens，词表扩展至 128K，Base 和 post-trained 权重已在 Hugging Face 开放。

Liquid AI 发布可在手机上完全离线运行的推理模型 LFM2.5-1.2B-Thinking，内存占用约 900 MB，已上线 Hugging Face、LEAP 和 Playground。

DeepSeek 本周在 HuggingFace 开源 DeepSeek-V4.1-Flash 权重，模型已在 Baseten Model APIs 上线。规格为 552B 总参数、prefill 激活 8B、decode 激活 16B、1M token 上下文、支持文本加图像输入。

DeepSeek 发布多模态模型 V4.1-Flash，以 MIT 许可开源在 Hugging Face，目标是大幅压缩 KV cache 和长上下文处理成本。

DeepSeek 于 8 月 31 日在 Hugging Face 开源首个多模态模型 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp，采用 MIT License，公开模型文件、Tokenizer、Prompt Encoding 参考实现及最小化 PyTorch 推理实现。

智谱 Z.ai 8-28 将 GLM-5.3 开源权重(safetensors)上线 Hugging Face 官方 zai-org 仓,为此前 API 与技术博客之后的权重落地(非新模型首发,亦非 GLM-5.3-Flash)。官方模型卡说明 GLM-5.3 与 GLM-5.2 使用同一基座、增益来自后训练,主打编码与网络安全任务提升,许可为 glm-5.3。本文不写未交叉核验的参数规模与跑分。

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。