Mistral 将 Mistral Large 4 的权重发布到 Hugging Face，该模型昵称 Le Chonk，约 1 万亿参数、每步激活 520 亿，支持文本和图像输入。在 Terminal-Bench 4.0 上得分从预览版的 28% 升至 41%，略高于 GLM-5.3 的 40%，但在 Artificial Analysis 新版 Intelligence Index 上仅得 26 分，低于 DeepSeek V4.1 Flash 和 GLM-5.3 的 32 分。API 价格为每百万输入 token 0.70 美元、输出 2.10 美元，采用修改版 MIT 许可，将其作为商业云服务需另行授权。
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NVIDIA 在 Hugging Face 和 ModelScope 上发布开放权重模型 Nemotron 3.5 Transcribe，把转写、说话人分离、翻译和音频问答整合进同一个 checkpoint，支持 40 种语言转写、31 种语言与英文互译、13 种语言说话人标注，可处理最长 1 小时录音并标注最多 8 位说话人。该模型在 Hugging Face Open ASR Leaderboard 英语榜的开放权重模型中排名第一，平均 WER 为 5.33%，在 Artificial Analysis 上以约 4B 激活参数取得 2.8% AA-WER。同时发布的 Granary v2 覆盖 48 种语言、463,062 小时语音数据，配套 NeMo Speech 微调配方在医疗案例中把留出说话人的 WER 从 22.44% 降到 12.17%。
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Nvidia 发布免费开源权重模型 Nemotron 3.5 Transcribe，可转写最多 40 种语言的音频，并同步推出开源语音数据集 Granary 第 2 版。该模型支持 31 种语言与英语互译、处理最长一小时的录音、区分最多 8 位说话人，Nvidia 称其在 Hugging Face Open ASR Leaderboard 等基准上优于竞品。模型为 300 亿参数，可运行在 Jetson AGX Thor、DGX Spark 及 Blackwell 数据中心芯片上，但只支持录音音频，不支持直播流。
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SoMark 开源了 1.3B 参数的文档解析模型 OXR-1.0，可将 PDF 和页面图像转成 Markdown 或 JSON，权重已发布在 Hugging Face，轻量测试可在单张 24GB GPU 上运行。该模型在 olmOCR-Bench、OmniDocBench 和 DocParsingBench 上排名第一，在单张 NVIDIA RTX PRO 6000 GPU 上解码速度 558 tokens/s，端到端解析 100 页约 101 秒。其训练后阶段采用递归自我改进（RSI）循环，由通用 VLM 判定解析结果并生成新标注页面，无需人工标注。
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蚂蚁集团 AntLingAGI 发布 Ling 3.1 Flash 1019，这是 Ling 3.1 Flash 的更新版本，在 Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 上得分 44，高于前代的 41。该模型为 560B 总参数、25B 激活参数的推理模型，支持 1M token 上下文窗口，采用 MIT 许可，已在 Hugging Face 以开放权重形式提供，并可通过 InclusionAI 的第一方 API 访问。智能体能力方面，AA-Briefcase v1.1 的 Elo 从 1397 升至 1521，GDPval-AA v2.1 从 1617 升至 1653，AutomationBench-AA 从 62% 升至 68%；Humanity's Last Exam 从 39% 升至 43%，CritPt 从 18% 升至 26%。每个任务输出 token 增至 145k，高于前代的 103k，单任务成本 1.49 美元，定价为每 1M 输入 token 0.30 美元、每 1M 输出 token 0.90 美元。
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Liquid AI 于 10 月 27 日发布 LFM3 系列，六款 2B 参数级开源权重模型均从同一个 LFM3-1.7B-Base 分支而来，覆盖文本、视觉、音频、全模态和决策模型。LFM3-1.7B 有 1.73B 参数、256K token 上下文、支持 16 种语言，采用 13 层门控短卷积、5 层滑动窗口注意力和 6 层全局注意力的 Tri-Hybrid 架构，以 LFM Open License v1.0 在 Hugging Face、Liquid AI Playground 和 API 提供。公司称 LFM3-1.7B 以少 35% 的参数超过 LFM2.5-2.6B，4-bit 精度下约占 1 GB 内存，但模型卡说明其不适合智能体编码或复杂多步推理。
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Liquid AI 发布 LFM3 系列开放权重模型，全部从 LFM3-1.7B-Base 分支而来，覆盖文本、视觉、音频、Omni 以及 d1 决策模型。LFM3-1.7B-Base 采用三混合层结构，预训练 22T token，最后 3.5T token 的中训练阶段加入更多智能体轨迹与工具调用数据，上下文窗口扩展到 256K token。官方称 LFM3-1.7B 在 8K 上下文下比 LFM2-1.2B 快约 25%，WebArena-Verified 得分 38.42 对 3.02；LFM3-VL-2B 在 62 项视觉基准上平均分从 57.6 升至 71.4。所有模型已在 Hugging Face 开放下载，并提供单卡微调 notebook。
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Baseten 旗下 Base Labs 发布 2B 决策模型 joey-1，直接输出单个 token 的标签和校准置信度，P50 端到端延迟 20ms，约为 elephant-1（49ms）的 2.5 倍速度，价格为每百万 token 0.01 美元，是 mammoth-1 的十分之一。joey-1 由 Qwen3.5-2B 后训练而来，与 elephant-1、mammoth-1 共用同一数据配方和 API，切换只需改一行。该模型已在 Baseten Model APIs 上线，默认零数据保留，权重在 Hugging Face 开源；Model APIs 支持 16k 上下文窗口，专用部署可解锁 262k 上下文窗口并支持微调权重。
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Mistral 发布了万亿参数开源模型 Mistral Large 4（ML4，昵称 Le Chonk）的权重，企业和政府机构可自行下载部署，权重已在 Hugging Face 和其 API 上提供。Mistral 称该模型性能与开源模型 GLM-5.3 相当，但每任务 token 消耗少 47%，并在 Artificial Analysis 的 Coding Agent Index 上位列开源模型第一。Mistral 科学副总裁 Pierre Stock 表示，开放权重意味着机构可在自有环境本地部署，用于实时识别、协调和响应重大安全事件。
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Baseten 旗下 Base Labs 发布 2B 决策模型 joey-1，基于 Qwen3.5-2B 后训练，直接返回标签和校准概率而非生成文本，面向高并发路由、分类和护栏检查。模型在 Jev Decision Index 0.4 公开集得分 63.30，为 4B 以下最高，但比 9B 的 elephant-1 低 8.94 分。Model APIs 定价每百万输入 token 0.01 美元，平均 2000 token 请求 P50 延迟 20 ms，权重以 MIT 协议开源在 Hugging Face，可单张 CUDA GPU 自托管。
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Mistral AI 发布新旗舰前沿模型 Mistral Large 4，代号 Le Chonk，结束公开预览后开放下载。该模型支持文本和图像处理，重点强化防御性网络安全、智能体能力以及地理空间与 grounding 能力，据称在 SWE-bench 和 Terminal Bench 等智能体基准上达到 state-of-the-art。模型训练覆盖 160 多种语言，可通过 Mistral Studio、Mistral API、OpenRouter、Hugging Face 开放权重、Vibe Code 及 Nvidia 托管端点使用。
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腾讯混元发布开源自由形式交互视频世界模型 Hy-Nomas，支持用文本提示词和相机轨迹进行交互，并具备带世界记忆的长时程生成能力。该模型可通过轻量 LoRA 适配机器人等专门领域，并针对消费级 GPU 推理做了优化。官方同时给出了网站、GitHub、Hugging Face 和演示入口。
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MiniMax于10月23日宣布开源M3.1 Flash模型，该模型上线72小时处理超过100万亿Token。相较上一代M3，M3.1 Flash能力全面提升，使用成本降低70%，线上推理速度提升近3倍。MiniMax称将携手华为昇腾、NVIDIA、AMD等芯片厂商及vLLM、SGLang、Hugging Face等推理框架与社区推进开源首日接入。
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MiniMax M3.1 Flash 权重已公开，总参数 428B，每 token 激活 23B。官方称其在智能体任务、编码和网络安全上大幅提升，BankerToolBench 76.2、DeepSWE v1.1 73.7%、OSWorld V2 61.7、Agents' Last Exam 29.6、CyberGym 82.2。模型采用 MiniMax Sparse Attention 与 DSpark 投机解码提升推理效率，权重已上线 Hugging Face 和 ModelScope，并提供 API 与 MCode 桌面端入口。
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Recursive 发布首个模型 Flint，这是一个 40B 混合专家编码模型，采用 Apache 2.0 许可，权重已在 Hugging Face 开放，由自动化研究系统 Eureka Machine 在不到 4 个月内从零构建。Flint 在 MacBook Pro 上以 125+ tokens/s 生成代码，在 RTX Spark 上达到 150+ tokens/s。在 48GB MacBook 上，它的平均质量约 81%，对比 Qwen3.8 27B 的约 85%，但在 128K token 长会话中速度约为后者的 7 倍。
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AI 初创公司 Recursive 发布首个模型 Flint，这是一个可在笔记本上离线运行、以 Apache 2.0 许可在 Hugging Face 免费下载的编码模型，公司称其研发过程主要由自研的 Eureka Machine 参与完成。Flint 是 MoE 模型，40B 参数中每次仅激活 2.5B，在搭载 M4 Pro 的 MacBook Pro 上生成速度约 131 tokens/秒，在 SWE-Bench Verified 上表现优于其他 50B 参数以下的模型。Recursive 表示 Flint 比大型付费编码助手需要更多引导，建议把大任务拆成小步骤。
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IBM 在 Hugging Face 发布 granite-speech-5.0-2b、granite-speech-5.0-470m-turboctc 和更新版 granite-speech-4.1-2b-plus 三款语音模型，均以 Apache 2.0 许可开源。granite-speech-5.0-2b 支持英语、法语、德语、西班牙语、葡萄牙语和日语的转写，并可在这些语言与英语之间互译，另支持英语译成意大利语和中文，训练数据含 39 万小时公开音频；Turbo CTC 版本扩展到七种语言并原生输出标点与大小写，在 Open ASR Leaderboard 上达到 19,870 RTFx，约为发布时的 1.6 倍；4.1-2b-plus 侧重多说话人长音频，说话人分离 WDER 与 cpWER 均下降 7%，长语音 WER 下降 24%。
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NVIDIA 于 2026 年 10 月 21 日宣布扩展其开放模型家族，覆盖语言、机器人、生物和量子计算，并围绕欧洲主权智能定位。组合包括 Nemotron 3.5 Super VL 与 Nemotron 3.5 Bolt、Nemotron Retriever、面向结构化业务数据的 Kumo、Cosmos 3.5 世界模型、面向自动驾驶的 Alpamayo 2 Edge、BioNeMo 和 Ising。Nemotron 3.5 Super VL 已在 Hugging Face、ModelScope、OpenRouter 和 build.nvidia.com 上线，Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB 预计 10 月 23 日可用。
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NVIDIA 在 GTC Berlin 宣布与 UW Medicine 蛋白质设计研究所合作推出开源蛋白质设计模型 RFD4-Proteina，已通过 Amazon Bio Discovery、Hugging Face、OpenAI 等合作方提供。该模型属于 NVIDIA BioNeMo，将可编程蛋白质设计与搜索能力结合，可按分子输入、约束和评分目标生成并筛选候选设计。Hugging Face 模型卡显示其权重为 435.6 百万参数、FP32 存储 1.74 GB、以 BF16 运行，采用 BSD 3-Clause 许可，单张 H200 上 250 token 设计在 BF16 下耗时 5.0 秒。
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NVIDIA 于 2026 年 10 月 21 日扩展 Nemotron Retriever 系列，推出 Nemotron 3.5 Embed（8B BF16、1B BF16、1B NVFP4）、Nemotron 3.5 Rerank 8B BF16 和 6.31 亿参数的 Nemotron 3.5 Parse，面向企业智能体工作流的多模态检索与文档处理。NVIDIA 称在智能体检索流程中加入 Rerank 后，单次查询的 token 成本分别降低约 14%（搭配 8B 嵌入模型）和 13%（搭配 1B 模型），检索准确率同时提升。Parse 在 ParseBench 上得分 75.20，单张 H100 上每秒处理 10.5 页；开放权重、数据和训练配方已在 Hugging Face 发布，并可通过 NVIDIA NIM 及 Baseten、DeepInfra、FriendliAI 部署。
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