Liquid AI 发布 d1-3B 与 d1-omni-600M 端侧多模态决策模型
Liquid AI 开源 d1 决策模型家族两款模型：d1-3B 与实验性的 d1-omni-600M，均为开放权重并在 Hugging Face 上线。
推荐理由：Liquid AI 开源两款决策模型，给出端侧毫秒级延迟与七项基准对比，可据此判断小模型在边缘设备上做结构化决策的可行性。
#多模态
Hugging Face Blog精选AI 评分6262
Google DeepMind精选AI 评分7171 Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，轻量开源多模态嵌入模型
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，这是基于 Gemma 4 架构、采用 Apache 2.0 许可的开源多模态嵌入模型，可将文本、图像、音频、视频映射到统一嵌入空间。
推荐理由：Google DeepMind 开源 740M 参数多模态嵌入模型，给出端侧内存占用与向量截断方法，可供本地检索与 RAG 选型参考。
Mistral AI精选AI 评分8484 Mistral 发布 Mistral Large 4 公开预览，1 万亿参数多模态模型
Mistral AI 发布 Mistral Large 4 公开预览，可通过 Mistral Studio 试用预览 API，权重计划于本月底开放。ML4 是 1 万亿参数、52B 激活参数的原生多模态模型，在欧洲自有数据中心的 3,800 块 NVIDIA Grace Blackwell GPU 上从零训练，官方称其在编码、智能体工作流和多模态理解上可与最强开源模型竞争。
推荐理由：官方给出 1 万亿参数、52B 激活的开放权重模型细节与多类基准对比，可据此判断开源前沿模型的能力位置。
Google DeepMind精选AI 评分7272 Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash TTS 与 Flash-Lite TTS
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash TTS 和 Gemini 3.8 Flash-Lite TTS 两款文本转语音模型，前者面向深度创作与角色设计，后者面向高并发、低成本场景。
推荐理由：官方给出两款 TTS 模型的语音定制能力、基准排名和上线渠道，可据此判断多语言语音生成的可用性。
已经到底了