Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，740M 参数端侧多模态嵌入模型
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，一个基于 Gemma 4 架构、740M 参数的端侧多模态嵌入模型，采用 Apache 2.0 许可，可把文本、图像、音频和视频映射到统一嵌入空间。
推荐理由：端侧多模态嵌入模型开源发布，做本地搜索或 RAG 的可以评估用它替换现有嵌入方案。
Hugging Face
全部主题开源模型与推理端点的价格、许可与可用性；自托管替代付费 API 的路径。
最新精选
第 1–20 条 · 共 38 条Google DeepMind精选AI 评分7474
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 微软与 Hugging Face 开源 ThinkingBox：按数据库终态给 AI agent 打分，507 条任务各跑 20 次
微软 Copilot Studio 团队与 Hugging Face 联合发布 ThinkingBox，它不看 agent 的最终回复或工具调用是否合法，而是检查其留在后端数据库里的终态和副作用，并对 507 条有状态业务流程各跑 20 次。
推荐理由：想给自家 agent 加可靠性评测的，可以直接用这套 MIT 许可的沙盒和 507 条任务跑一遍，重点看 20/20 全过率而不是 pass@1。
Cloudflare Changelog精选AI 评分6262 Cloudflare 在 Workers AI 上线首个自研决策模型 Clef，权重以 Apache 2.0 开源
Cloudflare Workers AI 团队发布首批自研模型 Clef 与 Clef-flash，已在 Workers AI 上线，权重以 Apache 2.0 许可开源在 Hugging Face。
推荐理由：Cloudflare 在 Workers AI 上线决策模型 Clef 并开源权重，做 agent 路由与风控的可以换掉 Jev 端点试延迟。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Ai2 开源 AstaBrief 8B 报告生成模型，并放出训练数据
Ai2 开源了 AstaBrief 8B，一个把研究问题和检索到的文献片段转成带引用报告的模型，基于 Qwen3-8B 训练，同时开放权重、训练数据和一份可从自有 PDF 生成报告的示例工作流。
推荐理由：想自建科研报告生成、把文献查询留在自己防火墙内的团队，可以下载权重和示例工作流直接跑。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 NVIDIA 开源表格基础模型 Kumo Tabular，三个尺寸可商用
NVIDIA 发布开源表格基础模型 Kumo Tabular，属于 NVIDIA Kumo Structured 模型集合，已在 Hugging Face 上线，采用 OpenMDW-1.1 许可证允许商用。
推荐理由：表格预测模型开源且可商用，做流失、违约、需求预测的可以先用它替代从零训练的树模型。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 H 公司发布 Holo4 系列 agentic 模型，27B 与 35B-A3B 已上线 H Models API 并开源权重
H 公司发布 Holo4 系列 agentic 模型，含 27B dense 与 35B-A3B MoE 两个尺寸，均可通过 H Models API 调用，权重已在 Hugging Face 以 BF16、FP8、NVFP4 和 4-bit GGUF 发布，同时推出基于 Nemotron 3 Nano Omni 的 Holotron4 Nano。
推荐理由：Holo4 两个尺寸的权重和 API 已可用，做桌面或 GUI 自动化的可以按任务成本对比现有闭源方案。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face Hub 上线 RL Environments 筛选与框架标签
Hugging Face Hub 新增 RL Environments 筛选，带 rl-environment 标签的数据集仓库会出现在 huggingface.co/datasets?
推荐理由：Hugging Face Hub 新增 RL Environments 筛选与框架标签，做 agent 训练或评测的可以直接把任务集挂上去，不用再自建环境注册表。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Liquid AI 发布 LFM2.5-VL-DSpark 草稿模型，视觉语言模型解码最高提速 3.13 倍
Liquid AI 发布实验性草稿模型 LFM2.5-VL-DSpark，为视觉语言模型 LFM2.5-VL-3B 加上投机解码路径，在不改变输出质量的前提下换取推理加速。
推荐理由：给本地跑 LFM2.5-VL-3B 的人多了一条投机解码路径，解码最高快 3.13 倍，代价是参数多 8.9%。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 NVIDIA 发布 Magpie TTS 多语言版：364M 开放权重，新增阿拉伯语、韩语、巴西葡萄牙语
NVIDIA 发布 Magpie TTS Multilingual，一个 364M 参数的开放权重语音合成模型，支持英语、西班牙语、法语、德语、意大利语、越南语、普通话、印地语、日语，并新增现代标准阿拉伯语、韩语和巴西葡萄牙语，共 12 种语言，每种语言含男声和女声。
推荐理由：新增阿拉伯语、韩语、巴西葡萄牙语三种语言并给出各 GPU 的 TTFA 数据，自建语音链路的可以据此评估换模型。
Hugging Face Blog精选AI 评分7676 Meta 发布 Muse Glimmer：30B 本地多模态开源模型，Apache 2.0 许可
Meta 发布 Muse Glimmer，一个从 Muse 蒸馏到 30B 参数的多模态模型，采用 Apache 2.0 许可，面向本地 agentic 场景，可用于编程、文档分析和个人助手等隐私敏感应用。
推荐理由：Meta 放出 30B 多模态模型，Apache 2.0 可本地跑，想省 API 成本或做隐私场景的可以试着自己部署。
Mistral AI精选AI 评分6060 Mistral 发布 Leanstral 1.5：Apache-2.0 免费模型，开放权重与免费 API
Mistral 发布 Leanstral 1.5，一个 Apache-2.0 许可的免费模型，119B 总参数、仅 6B 激活参数，在形式化验证上大幅升级：miniF2F 达到 100%，PutnamBench 解出 587/672 题，FATE-H 达 87%、FATE-X 达 34%。
推荐理由：免费 Apache-2.0 模型开放权重和 API，做 Lean 4 形式化验证的可以直接换用，成本约每道题 $4。
Google Research精选AI 评分6868 Google 发布 TabFM：面向表格数据的零样本基础模型，已上线 Hugging Face、GitHub 和 BigQuery
Google 发布 TabFM，一个面向表格数据分类与回归的零样本基础模型，把表格预测重构为上下文学习（ICL）问题，无需手动训练、超参数调优和特征工程，单次前向传播即可对未见过的表格生成预测。
推荐理由：做表格分类回归的可以不再手调 XGBoost，TabFM 已在 Hugging Face、GitHub 和 BigQuery 上线，可直接用 SQL 跑零样本预测。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 如何用 AI 与开源工具把 huggingface_hub 做到每周发布
Hugging Face 把 huggingface_hub 的发布周期从每 4 到 6 周一次改成每周一次，整套流程跑在单个 GitHub Actions workflow 里。
推荐理由：把发布流程拆成机械步骤与判断步骤，用确定性脚本校验模型草稿，维护 Python 库的可以照搬这套结构。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 PaddleOCR 发布 PP-OCRv6：1.5M 到 34.5M 参数三档，支持 50 种语言
PaddleOCR 发布 PP-OCRv6 通用 OCR 模型家族，提供 tiny（1.5M 参数）、small（7.7M 参数）、medium（34.5M 参数）三档，medium 和 small 支持 50 种语言，含简体中文、繁体中文、英文、日文及 46 种拉丁字母语言。
推荐理由：轻量 OCR 家族新增三档模型，支持 50 种语言，做文档解析或 RAG 的可以按部署环境选档位接入。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 我们如何用本地模型免费给 OpenClaw 仓库做 PR 分类
Hugging Face 博客分享了用本地模型对 OpenClaw 仓库的 issue 和 PR 做实时分类与通知的实践，作者在 NVIDIA GB10 上运行 gemma-4-26b-a4b 和 qwen3.6-35b-a3b，通过 Pi 智能体框架配合只读的 reposhell 和 final_json 工具输出结构化标签。
推荐理由：用本地模型做 PR/issue 分类的完整实测，含 330 行评测集与 Gemma、Qwen 的精度、吞吐对比，可照着搭一套。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 H Company 发布 Holo3.1 系列，首次提供 FP8、Q4 GGUF、NVFP4 量化权重
H Company 发布 Holo3.1 系列 computer-use 模型，基于 Qwen 家族，覆盖 web、桌面、移动三类环境，共四个尺寸：0.8B、4B、9B 和 35B-A3B。
推荐理由：Holo3.1 首次放出 FP8、Q4 GGUF、NVFP4 量化权重，想在本地或端侧跑 computer-use agent 的可以开始试。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 JetBrains 发布 Mellum2：12B 混合专家模型，Apache 2.0 开源
JetBrains 发布 Mellum2，一个从零训练、面向自然语言与代码的 12B 混合专家（MoE）模型，每个 token 仅激活 2.5B 参数，以 Apache 2.0 许可证开源，可在 Hugging Face 下载。
推荐理由：JetBrains 开源 12B MoE 模型，激活 2.5B、Apache 2.0，适合自托管做路由与 RAG 这类高频低延迟调用。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 IBM 发布 Granite Embedding Multilingual R2：Apache 2.0 多语言嵌入模型，97M 版在 100M 以下检索质量领先
IBM 在 Hugging Face 发布两个 Apache 2.0 多语言嵌入模型 granite-embedding-311m-multilingual-r2 和 granite-embedding-97m-multilingual-r2。
推荐理由：两个 Apache 2.0 多语言嵌入模型可直接替换现有默认模型，做多语言 RAG 的可以换一行模型名试效果。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 H Company 开源 Holo1 系列 GUI 自动化 VLM，并发布 WebClick 基准
H Company 在 Hugging Face 上开源 Holo1 系列 Action VLM，包含 Holo1-3B 和 Holo1-7B，其中 Holo1-7B 在常见 UI 定位基准上平均准确率 76.2%。
推荐理由：开源 GUI 自动化 VLM 与 1,639 条 WebClick 基准一起放出，做浏览器自动化的可以直接下载权重自托管。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 TRL 支持 vLLM 同卡部署，GRPO 训练可省下闲置 GPU
TRL 在 v0.18.0 起支持 vLLM 的 colocate 模式，训练与推理共用同一批 GPU、走同一个分布式进程组，不再需要单独的 vLLM 服务器进程和专用 GPU。
推荐理由：TRL 新增 vLLM 同卡部署模式，跑 GRPO 训练的可把推理与训练放同一批 GPU，省下闲置卡。