Hugging Face 开源社区动态：热门模型与数据集、排行榜变化与开源生态的晴雨表。
当前仅显示精选新闻AI2 发布 EMO，一个 1B 激活、14B 总参数（8 专家激活、128 专家总量）的混合专家模型，在 1 万亿 token 上端到端预训练，让模块化结构直接从数据中涌现。保留 25% 专家时各基准平均性能只下降约 1%，仅保留 12.5% 专家时平均下降约 3%，而同等架构的标准 MoE 在相同子集设置下明显退化。团队同时开源了 EMO 模型、同等数据的标准 MoE 基线和训练代码。
推荐理由：EMO 让专家子集按语义领域自然分组，只保留 12.5% 专家仍接近全模型性能，为稀疏 MoE 的部署取舍提供参考。
IBM Granite 团队发布技术解读，说明 Granite 4.1 系列 3B、8B、30B 稠密模型基于约 15T token 的五阶段预训练流程构建，上下文窗口经长上下文扩展至 512K。
推荐理由：原文完整披露 Granite 4.1 的五阶段预训练数据配比与多阶段 RL 流程，可供同类小模型训练参考。
NVIDIA 发布开源全能多模态理解模型 Nemotron 3 Nano Omni 30B-A3B，在 OCRBenchV2-En 得分 65.8、MMLongBench-Doc 57.5，并新增音频与视频理解能力。
推荐理由：原文列出文档、视频与音频榜单成绩及吞吐对比，读者可据此判断该开源全能模型的能力边界。
inclusionAI 发布 4B 深度研究智能体 DR-Venus-4B-SFT，基于 Qwen3-4B-Thinking-2507 在清洗后的开源 REDSearcher 轨迹上做智能体监督微调，最大训练长度 200K，使用 search 与 visit 工具。
推荐理由：给出 9B 以下开源深研究智能体的基准对比，读者可据此判断 4B 模型的深研究能力位置。
作者基于 OpenAI 本周在 Hub 上开源的 Privacy Filter，用 gradio.Server 搭建了三个 PII 脱敏 Web 应用：文档高亮浏览器、图像匿名化工具和 SmartRedact Paste。
推荐理由：文章以三个可运行示例展示 Privacy Filter 的接入方式，可供搭建 PII 脱敏应用时参考。
DeepSeek 发布 V4，Hub 上提供两个 MoE 检查点：DeepSeek-V4-Pro 总参数 1.6T、激活 49B，DeepSeek-V4-Flash 总参数 284B、激活 13B，两者均支持 1M token 上下文窗口。
推荐理由：原文拆解了 V4 面向长上下文智能体的注意力与后训练设计，可据此判断开源模型跑长任务时的成本变化。
Hugging Face 发布指南，讲解如何在 Chrome 扩展（Manifest V3）中用 Transformers.js 运行本地模型，并复现其 Gemma 4 浏览器助手的核心架构。
推荐理由：用一个已上线的浏览器扩展拆解 MV3 下的分层架构，可供搭建本地模型扩展时参考分工与数据边界。
PromptArmor 披露，攻击者可在网页、文档或 MCP 工具响应中植入恶意指令，诱导 HuggingChat 中的模型输出动态生成的 Markdown 图片，在聊天中渲染时外泄 AI 可访问的其他来源数据。演示显示网页注入可窃取用户上传文档中的机密财务数据。该漏洞已于 2025/12/1 负责任披露给 HuggingFace，因安全团队未回应而公开。
推荐理由：原文完整演示了通过网页注入诱导 HuggingChat 输出恶意 Markdown 图片外泄用户文档数据的路径，并说明了披露时间线。
MiniMax 开源并发布面向 Agent 和编码场景的模型 MiniMax M2，API 定价为每百万输入 tokens $0.30/¥2.1、输出 $1.20/¥8.4，为 Claude 4.5 Sonnet 的 8%，推理速度接近其两倍，TPS 约 100。
推荐理由：官方给出了 M2 的定价、推理速度、基准成绩与部署方式，读者可据此评估其在 Agent 工作流中的成本与性能权衡。