NVIDIA 发布 Nemotron-Labs Diffusion 扩散语言模型系列
NVIDIA 发布 Nemotron-Labs Diffusion 系列扩散语言模型，包含 3B、8B、14B 文本模型和 8B 视觉语言模型，均提供基础版与指令微调版。
推荐理由：原文给出该系列的多规模配置与三种推理模式的实测对比数据，读者可据此判断扩散语言模型在延迟敏感场景中的可行性。
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第 81–90 条 · 共 90 条Hugging Face Blog精选AI 评分6969
Hugging Face Blog精选AI 评分7575 IBM Research 发布 Open Agent Leaderboard 与 Exgentic 评测框架
IBM Research 发布 Open Agent Leaderboard，把完整智能体系统而非单个模型作为评测单位，同时报告成功率和每任务成本，并开源配套的 Exgentic 评测框架与论文。
推荐理由：榜单把完整智能体系统而非单个模型作为评测单位，同时给出质量与成本，便于判断不同实现的部署取舍。
Hugging Face Blog精选AI 评分6363 IBM 发布 Granite Embedding Multilingual R2 多语言嵌入模型，支持 32K 上下文
IBM 发布两个 Apache 2.0 多语言嵌入模型 granite-embedding-97m-multilingual-r2 和 granite-embedding-311m-multilingual-r2，基于 ModernBERT，覆盖 200+ 语言、32K token 上下文，并支持 9 种编程语言的代码检索。
推荐理由：两个模型以 Apache 2.0 覆盖 200+ 语言和 32K 上下文，读者可对照基准表判断小模型在多语言检索上的实际取舍。
Hugging Face Blog精选AI 评分6565 AI2 发布 EMO：预训练混合专家实现涌现模块化
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。
Hugging Face Blog精选AI 评分6161 IBM 详解 Granite 4.1 大模型的预训练与强化学习流程
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。
Hugging Face Blog精选AI 评分8080 NVIDIA 发布 Nemotron 3 Nano Omni 长上下文多模态模型
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 Hugging Face models精选AI 评分6262 inclusionAI 发布 DR-Venus-4B-SFT 深度研究智能体模型
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。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 如何用 OpenAI Privacy Filter 构建可扩展 Web 应用
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。
Hugging Face Blog精选AI 评分8080 DeepSeek-V4 发布：百万 token 上下文面向智能体任务
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 Blog精选AI 评分6767 如何在 Chrome 扩展中用 Transformers.js 运行本地 Gemma 4 模型
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。