Google 发布开源多模态嵌入模型 EmbeddingGemma 2，最低 0.5GB RAM 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。

Meta 开源 30B 参数密集模型 Muse Glimmer，Apache 2.0 许可，支持视觉，可在 18GB RAM/VRAM 环境本地运行，定位于本地智能体与编码工作流。

Unsloth 在 Hugging Face 上的模型下载量已突破 5 亿！🦥🤗 Qwen3.8-27B GGUF 已成为 Unsloth 有史以来下载量第一的模型。 感谢大家一直以来的支持！

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

ARC Prize 公布 DeepSeek V4.1 Flash 在 ARC-AGI (Verified) 的成绩：ARC-AGI-2 得分 72.9%，每任务成本 $0.13；ARC-AGI-1 得分 94.5%，每任务成本 $0.07。相比 V4 Flash 的最佳成绩，ARC-AGI-1 高 5.5 分，ARC-AGI-2 高 11.5 分，但每任务成本高约 250%。

Arena 宣布 Mistral 的 Mistral Large 4 现已进入 Agent Arena，用户可前往测试投票，分数稍后公布。该模型为 1T 参数、49B 激活的原生多模态开放权重模型，也已在 Code Arena 的 WebDev、Text 和 Vision 中可用。

Mistral 发布 Mistral Large 4（代号 le Chonk）公开预览版，为 1 万亿参数、490 亿激活参数的原生多模态模型，可试用于 Mistral Studio，权重将于本月底开放。

Google 发布 Gemini Nano Banana 2.1（gemini-nano-banana-2.1），定位为高效图像生成与对话式编辑模型，是 Nano Banana 2（gemini-3.1-flash-image）的更新版。

Liquid AI 发布 d1 决策模型，新增文本与图像输入，可通过 console.liquid.ai 和 d1 Playground 使用。