Reflection AI 发布开源权重模型 Beam，面向智能体编码并在 AWS 上线
Reflection AI 发布开源权重模型 Beam，面向智能体编码与长周期任务，可维护代码、调用工具并完成多步工作流。
推荐理由：文章给出 Beam 的参数量、上下文长度与三种精度权重，并说明在 AWS 上的两条部署路径，便于评估自托管成本。
#开源/仓库
AWS Machine Learning Blog精选AI 评分6262 The Decoder精选AI 评分8282 DeepSeek V4.1 Flash 1017 发布，智能体任务超越更大竞品并大幅压低单任务成本
DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，已在官网、App 和 API 上线，并在 Hugging Face 与 ModelScope 开源模型权重。
推荐理由：DeepSeek 新 Flash 模型在智能体与编码任务上对标更大模型，并给出每任务成本对比，可据此判断小模型的性价比路线。
Hugging Face BlogAI 评分4040 NVIDIA 与 AI4Bharat 发布 2.8 万亿 token 的 Nemotron 印地语预训练数据集
NVIDIA 联合 IIT Madras 的 AI4Bharat 发布 Nemotron-pretraining-Indic-v1，约 2.8 万亿 token，覆盖 22 种印度语言，含 2,601.0 亿原生文字 token 和 224.6 亿罗马化 token，并同步开源 GPU 加速的数据生成流水线。
Hugging Face Blog精选AI 评分8484 Reflection 开源 501B 模型 Beam，支持 1M 上下文与智能体编码
美国新实验室 Reflection 在 Hugging Face 发布首个开源模型 Beam，采用 MoE 架构，总参数 501B、每 token 激活 23B，支持 1M token 上下文，以 Apache 2.0 许可开放，聚焦编码与智能体场景。
推荐理由：501B 稀疏 MoE 开源模型给出 1M 上下文与完整部署、后训练配方，可据此评估自托管前沿模型的成本与路径。
Hugging Face Blog精选AI 评分6666 IBM 发布 Granite Switch 4.1，单端点整合对话、决策与语音
IBM 发布 Granite Switch 4.1，包含 Granite-Switch-4.1-8B 和 -30B，在单一托管端点上整合自然语言对话、通用与专用决策以及语音转文字任务。
推荐理由：Granite Switch 4.1 把决策适配器与 ASR 模型组合进单一端点，读者可据此了解多能力共享基座与 KV cache 的部署思路。
TechCrunch · AIAI 评分7272 Meta 发布可在 Mac 上运行的开放权重模型 Muse Spark Open
Meta 发布开放权重模型 Muse Spark Open，采用 8160 亿参数和 100 万 token 上下文窗口，原生多模态，面向复杂编码任务与智能体工作。
The Verge · AI精选AI 评分7979 Meta 与 Apple 合作让 Muse Spark Open 模型在 Mac 上更好运行
Meta 发布 Muse Spark Open 模型，称其是迄今能力最强的美国开放权重模型，也是同类中首个能在桌面端运行、需两台搭载最新 MLX 框架的 Apple M5 Ultra Mac Studio 的模型。
推荐理由：Meta 与 Apple 罕见联手，让 816B 参数开源模型能在两台 Mac Studio 上本地运行，可观察端侧部署的边界变化。
AWS Machine Learning BlogAI 评分5050 Meta 的 Muse Spark Open 现已上线 Amazon SageMaker JumpStart
Meta 的编码优化开源权重模型 Muse Spark Open 已在 Amazon SageMaker JumpStart 上线，支持 100 万 token 上下文窗口，采用 MoE 架构，总参数 816B、每 token 激活 42B。
Hugging Face Blog精选AI 评分8787 Meta 发布开源权重多模态 MoE 模型 Muse Spark Open
Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，采用 MoE 架构，总参数约 816B、每 token 激活约 42B，上下文窗口最高 100 万 token，可输入文本、图像、音频和视频并输出文本。
推荐理由：Meta 开源 816B 多模态 MoE 模型，给出完整部署与微调配方，可据此评估自托管前沿模型的成本与可行性。