Meta 开源 30B 模型 Muse Glimmer，18GB 内存即可本地运行

Unsloth 推出 Qwen3.8-Flash-Next 的 GGUF 量化版本，称该 125B MoE 多模态模型性能超过 Claude-Opus-4.6 （Max），可在 75GB RAM 上本地运行，无需 GPU VRAM。

Unsloth 发布 Qwen3.8-27B 的 Dynamic GGUF 量化版本，4-bit 量化可在 17-19GB 内存设备上本地运行，并同时上传 NVFP4 量化。

Qwen3.8-27B Unsloth GGUF 现已成为史上点赞最多的 GGUF！ 该模型在 Hugging Face 上仅用 24 天就达到 1000 万次下载和 3.7K 点赞--全靠你们。🤗🦥 GGUF：https://huggingface.co/unsloth/Qwen3.8-27B-GGUF 指南：https://unsloth.ai/docs/models/qwen3.8

Artificial Analysis 评测显示，DeepSeek V4.1 Flash 在 Intelligence Index 得分 40，超过 DeepSeek V4 Pro 0813 成为 DeepSeek 新旗舰，输入激活参数 8B、输出激活参数 16B，支持 1M token 上下文，MIT 许可。

WorkBuddy 宣布 DeepSeek V4.1-Flash 已在其平台上线，免费试用两周。引用的 DeepSeek 公告称 V4.1-Flash 已登陆 DeepSeek API 并支持原生多模态。

硅基流动宣布 DeepSeek-V4.1-Flash 于 Day 0 上线其平台。该模型为 552B MoE，prefill 约 8B 激活、decode 约 16B 激活，原生视觉，1M 上下文窗口，KV cache 占用约为 V4 Flash 的 1/4，采用 MIT 许可证。

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 发布 V4.1-Flash，采用 Causal Encoder-Decoder 新架构并支持原生视觉理解，552B MoE 参数，输入处理激活 8B、输出生成激活 16B。

DeepSeek 发布 V4.1-Flash，采用新 Causal Encoder-Decoder 架构并支持原生视觉理解，为其新架构家族中最小模型。该模型为 552B 参数 MoE，输入处理激活 8B、输出生成激活 16B；KV cache 需求较上一代降至 HBM 的 1/4、SSD 存储的 1/8，API 价格更低。

DeepSeek AI 发布多模态 MoE 模型 DeepSeek-V4.1-Flash，552B 主干加 196B Engram 参数，上下文窗口 1M，prefill 激活 8B 参数、decode 激活 16B，全局 KV 缓存降至每 token 890 字节，约为 DeepSeek-V4-Flash 的 1/4、DeepSeek-V1 的 1/437。