Google 发布 EmbeddingGemma 2 多模态嵌入模型

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。

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…

Aleph Alpha 于德国统一日发布开放权重模型 Kolibri，为 78B 总参数、约 3B 激活的德英双语 MoE Transformer，支持最长 1M token 上下文，权重以 Apache 2.0 许可上传 Hugging Face。

Cloudflare 发布两款决策模型 Clef 和 Clef-flash，托管在 Workers AI 上，并以 Apache 2.0 许可证在 Hugging Face 完全开源。

欧洲 AI 实验室 Desert Ant Labs 正式成立并上线首批 18 个端侧专用模型（12 个稳定版、6 个 beta），覆盖音频、视觉和文本任务，通过 Swift、Kotlin 和 JavaScript 的统一 SDK 提供，在 GitHub 和 Hugging Face 开放。

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。

NVIDIA 发布开源表格基础模型 Kumo Tabular，对带标签表格做单次前向推理即可完成分类和回归，无需训练、调参或特征工程。

H Company 发布通用计算机使用智能体模型系列 Holo4，含 27B dense 和 35B-A3B MoE 两个尺寸，并基于 Nemotron 3 Nano Omni 推出 Holotron4 Nano。

小米于 12 月 16 日发布并开源 MiMo-V2-Flash，一款 309B 总参数、15B 激活参数的 MoE 基础语言模型，权重以 MIT 许可上传 Hugging Face。

DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash，一个 552B 参数的多模态 MoE 模型，支持最长 100 万 token 上下文，模型权重已在 Hugging Face 开放。