NVIDIA 为 Nemotron 开源模型家族新增三款模型，覆盖数据中心、桌面与边缘设备的企业工作流、本地 AI 智能体和对话应用。其中包括 1200 亿参数的 Nemotron 3.5 Super VL，NVIDIA 称其吞吐量最高可达同类次优模型的 5 倍，准确率接近其最大推理模型而参数量约为五分之一；另有两款 Nemotron 3.5 Bolt 系列小模型，74B-A9B 24GB 面向 RTX 与 DGX Spark 上的日常智能体任务，E4B 4GB 面向对话与物理 AI 智能体。Super VL 和 Bolt 74B-A9B 已可用，Bolt E4B 计划于 10 月 23 日发布。
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Meta 于周四发布开源权重模型 Muse Spark Open，称其能力可对标并在部分场景超越中国厂商的同类产品。Meta AI 负责人 Alexandr Wang 称其为迄今能力最强的美国开源权重模型，该模型面向编码与智能体任务，擅长长周期任务、复杂软件工程和多步推理，并内置了安全防护措施。该模型针对 Apple M5 Ultra 芯片做了优化，用户可用两台搭载该芯片的 Mac Studio 在桌面端运行。
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Hugging Face 发布 Beam，一个 501B 参数的稀疏 MoE 开源模型，面向 1M 上下文的长文本推理与智能体任务，每个 token 仅激活约 23B 参数。模型采用 52 层混合注意力，43 层为 512 token 滑动窗口、9 层为全局注意力，KV cache 每 token 增长 36 KiB，约为全注意力方案的六分之一。官方提供 BF16、FP8 和 NVFP4 三种 checkpoint，NVFP4 可将权重从约 1 TB 压缩到约 280 GB，并已获 transformers、vLLM 和 SGLang 的 day-0 支持。
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Reflection 的首个开源权重模型 Beam 正式发布，Ollama 作为 day-zero 合作方限时免费提供，并采用零数据保留（ZDR）。Beam 是 MoE 模型，总参数量约 5010 亿、每 token 激活约 230 亿，上下文窗口 100 万 token，面向软件工程、推理和长程智能体任务，以 Apache 2.0 许可发布。用户可通过 Ollama Cloud 运行 beam:cloud，并接入 Claude Code、Codex、OpenCode 等工具。
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Reflection 的首个开源权重模型 Beam 已在 Baseten 平台上线，通过 Baseten Model APIs 和 Dedicated Inference 提供 day-0 支持。Beam 采用 MoE 架构，总参数 501B、每 token 激活 23B，上下文窗口最高 100 万 token，面向编码与智能体工作流。Reflection 在训练中采用较长 RL rollout 并加入长度惩罚，鼓励模型用更少 token 完成任务，用户还可通过 reasoning effort 参数调节推理投入。
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Reflection 发布首个模型 Beam，这是一个 501B 总参数、23B 激活参数的开源权重模型，在 Artificial Analysis 智能指数上得分 30，位列美国开源权重模型第二，仅次于 Meta 的 Muse Spark Open（39），高于 NVIDIA 的 Nemotron 3.5 Super VL（26）。Beam 每个智能指数任务约消耗 26k 输出 token，其中约 19k 用于推理、7k 用于回答；在 AutomationBench-AA 上得分 48.5%，但 Terminal-Bench 4.0 仅 3.0%。在 AA-Omniscience 上答对 33% 的问题，幻觉率为 47%，净指数得分 1.5。
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Reflection 发布首个开源权重模型 Beam，权重已在 Hugging Face 以 Apache 2.0 许可开放。Beam 是稀疏 MoE 模型，总参数 501B、激活 23B，面向编码、推理和长程智能体任务，同时提供 BF16、FP8、NVFP4 精度格式和投机解码草稿模型。Reflection 还联合 40 多家合作伙伴构建其称为智能体开放操作系统的生态，覆盖 vLLM、SGLang、Unsloth、Axolotl 等推理与微调框架，并开源了配套的 Mirror CLI 智能体工具。
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Meta 发布开放权重模型 Muse Spark Open，总参数量 8160 亿，采用 MoE 架构，每次推理激活约 420 亿参数，开发者可下载权重在自有硬件上部署。苹果同步展示多机推理方案，用 NVFP4 四位量化把模型内存占用压到约 493GB，两台 M5 Ultra Mac Studio 采用张量并行时生成速度约每秒 24.99 tokens，四台可达每秒 36.73 tokens。Meta AI 负责人 Alexandr Wang 表示，本地运行时 Meta 无法看到或控制用户的使用内容。
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Meta 发布 Muse Spark Open 的模型权重，这是一个 816B 参数的开源权重模型，激活参数 42B，上下文窗口为 100 万 token，面向编码、软件工程和多步推理。模型原生多模态并支持智能体工作流，可通过 Baseten、Fireworks AI、Groq、OpenRouter 等推理平台使用，权重可从 Hugging Face、Amazon SageMaker AI、Google Cloud Model Garden 和 Microsoft Foundry Models 下载。Meta 称其针对两台搭载 M5 Ultra 芯片的 Apple Mac Studio 做了本地运行优化，并展示了用 Muse Code 修 bug、加功能和构建 iOS 应用等端侧工作流。
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Meta 发布 Muse Spark Open，称其为目前美国最强的开源权重模型，面向编码与智能体任务，擅长长周期任务、复杂软件工程和多步推理。模型规格为 816B 总参数、42B 激活参数，1M token 上下文窗口，原生支持文本、图像、视频和音频多模态。该模型可在两台搭载最新 MLX 框架的 Apple M5 Ultra Mac Studio 上运行，并支持 SGLang、vLLM、TensorRT-LLM、Hugging Face Transformers、llama.cpp 和 Unsloth 等推理引擎，权重以 Muse Model License 发布，可通过 Baseten、Fireworks AI、Groq、Modal、Nebius、OpenRouter 和 Together AI 的 API 使用，并在 Amazon SageMaker AI、Google Cloud Model Garden、Hugging Face 和 Microsoft Foundry Models 下载。
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Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，面向编码与智能体任务，总参数 816B、激活参数 42B，上下文窗口 1M token，原生支持文本、图像、视频和音频。该模型已针对双 Apple M5 Ultra Mac Studio 与最新 MLX 框架优化，同时支持 SGLang、vLLM、TensorRT-LLM、Hugging Face Transformers、llama.cpp 和 Unsloth 等推理引擎，并针对 AMD、Apple、Intel 和 NVIDIA 芯片优化。模型今日起在 Baseten、Fireworks AI、Groq、Modal、Nebius、OpenRouter 和 Together AI 等 API 平台上线，权重可在 Amazon SageMaker AI、Google Cloud Model Garden、Hugging Face 和 Microsoft Foundry Models 下载，采用 Muse Model License 发布，开发者可用 PyTorch 及 TorchTitan 进一步微调。
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Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，总参数 816B、激活参数 42B，支持 1M token 上下文窗口，原生支持文本、图像、视频和音频多模态，面向编码与智能体任务。该模型今日起在 Baseten、Fireworks AI、Groq、Modal、Nebius、OpenRouter 和 Together AI 等 API 平台上线，权重可在 Amazon SageMaker AI、Google Cloud Model Garden、Hugging Face 和 Microsoft Foundry Models 下载，采用 Muse Model License 发布，有限商业条款允许许多开发者免费使用。模型还针对 MLX 框架在两台 Apple M5 Ultra Mac Studio 上运行做了优化，并支持 SGLang、vLLM、TensorRT-LLM、Hugging Face Transformers、llama.cpp 和 Unsloth 等推理引擎。
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Thomas Wolf 转发 Alexandr Wang 的推文，后者称 muse spark open 是目前美国最强的开源权重模型，总参数 816B、激活参数 42B，支持 1M token 上下文，原生多模态，面向编码和智能体任务，如长周期任务、高难度软件工程和多步推理。
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NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL 开放模型，总参数 120B、激活参数 12B。该模型支持推理、工具调用，以及文本、图像、文档和视频理解，面向长时间运行的 AI 智能体。
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NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 已在 OpenRouter 上线，这是 NVIDIA 推出的开源 120B-A12B 多模态模型，面向需要看、推理并跨文本、图像、文档、GUI 和视频执行操作的长时智能体，支持 1M 上下文。该模型采用 Hybrid Mamba-Transformer MoE 架构并引入多 token 预测以加快输出，面向文档智能、网络研究、客户服务和视频理解等场景。
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NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 已在 OpenRouter 上线，这是一个来自 NVIDIA AI 的开源 120B-A12B 多模态模型，支持 1M 上下文，面向需要看、推理并跨文本、图像、文档、GUI 和视频行动的长时间运行智能体。该模型采用 Hybrid Mamba-Transformer MoE 架构与多 token 预测以加快输出，面向文档智能、网络研究、客户服务和视频理解等场景。
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NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 已在 OpenRouter 上线，这是一个开源的 120B-A12B 多模态模型，面向需要跨文本、图像、文档、GUI 和视频进行观察、推理与操作的长时运行智能体，支持 1M 上下文。该模型采用 Hybrid Mamba-Transformer MoE 架构并支持多 token 预测以加快输出，面向文档智能、网络研究、客户服务和视频理解等场景。
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阶跃星辰将 Step 5 Preview 开放权重，BF16 和 FP8 权重已上线 Hugging Face 与 ModelScope，并同步发布技术博客。该模型采用稀疏 MoE 架构，总参数 600B、每 token 激活 27B，支持 1M token 上下文窗口和原生文本与视觉输入，面向编码、软件工程、专业知识工作与金融等长周期智能体任务。部署方面支持用 vLLM 或 SGLang 提供 OpenAI 兼容 API、用 Transformers 离线推理，并获得 NVIDIA 的 Day-0 支持，可在 Blackwell 上运行，同时上线 Fireworks AI、Together Compute、Modal、DeepInfra 和 Featherless AI。
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阶跃星辰发布 Step 5 Preview 开放权重，BF16 与 FP8 权重已上线 Hugging Face 和 ModelScope，采用 Sparse MoE 架构，总参数 600B、每 token 激活 27B，支持 1M token 上下文窗口和原生文本与视觉输入，面向编码、软件工程、专业知识工作与金融等长程智能体任务。配套技术博客介绍其架构与训练协同设计，包括 92 层窄而深架构用于隐式多跳推理、Sparse GQA 降低百万 token 上下文成本、8-token 块索引将索引与 top-k 开销降至 1/8、关键状态使用 FP32 精度配合细粒度梯度裁剪，以及百万级可验证环境和面向长程任务的 RL 训练。官方还更新了开源智能体框架 Step Code 至 v0.1.4。
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NVIDIA 发布两款新模型 Nemotron-3.5-Bolt 和 Nemotron-3.5-Super-VL。Nemotron-3.5-Bolt-74B-A9B 可在 24GB 内存上运行，Unsloth 称其在该体量下性能处于顶尖水平；Super-VL-120B-A12B 需要 82GB 内存。NVIDIA 介绍 Super VL 为开源模型，将推理与工具调用同文本、图像、文档和视频理解结合，面向长时间运行的 AI 智能体，总参数 120B、激活 12B。Unsloth 同时提供了两款模型的 GGUF 下载链接和使用指南。
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