Liquid AI 发布 LFM3 新一代 Liquid Foundation Models，把文本、视觉、音频、omni 和决策模型统一到 2B 参数级的同一 backbone 上，全部开源权重并已在 Hugging Face 上线。
六个 2B 级模型共用一个 backbone，单卡微调即可落地，文本模型 4-bit 约 1GB 可塞进端侧；代价是各模态需分别选型，d1 系列只输出结构化判断而非生成文本。
Recursive 发布首个模型 Flint，这是一个可在笔记本上离线运行的免费编码模型，以 Apache 2.0 许可在 Hugging Face 开放下载。
能拿走的是 MoE 只激活 2.5B/40B 参数、低比特训练压缩 71% 这两个端侧编码模型的配置思路；可落到本地模型部署线，代价是官方承认它比付费编码助手更需要人拆小任务。
NVIDIA 发布开源小模型 Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB，面向在 RTX、Jetson 和 Spark 硬件上本地运行的语音助手、游戏 NPC 和机器人界面。
能拿走纯 RL 后训练配方、2:1 非推理/推理样本配比和 Q4_K_M 量化加 DFlash 投机解码的部署组合，落到本地模型部署和 Agent 工具调用这条线；代价是 4GB 只是显存目标，GGUF 实际 6.18GB，Tau2-Bench 落后 Qwen3.5-4B 约 20 分。
NVIDIA 发布开源 120B 参数模型 Nemotron 3.5 Super VL，主打多模态智能体任务，官方称吞吐量最高为同类模型 5 倍，参数量约为其最大推理模型的五分之一。
开源权重加训练配方和数据集，可拿 120B 的 Super VL 做多模态文档解析与工具调用，或把 Bolt 74B-A9B 用 2-bit 量化塞进 24GB 本地跑 agent，代价是要自己接 NeMo 做后训练。
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，一个把文本、代码、图像、视频和音频映射到统一嵌入空间的端侧多模态嵌入模型，采用 Apache 2.0 许可，参数量 740M。
可把本地 RAG 的检索层换成单一多模态嵌入模型，文本 270M、视觉 170M、音频 300M 按需加载，MRL 截到 128 维省 6 倍存储；代价是需自行接 LiteRT 或 transformers.js 部署。