Recursive发布开源模型Flint：AI系统Eureka Machine参与研发，SWE-bench Pro v2得分89.7%
AI创业公司Recursive于美国时间10月21日发布开源MoE模型Flint，总参数量398亿、每次激活约25亿，面向本地编码智能体，SWE-bench Pro v2得分89.7%，权重以Apache 2.0协议在Hugging Face开放。
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36氪 · AIAI 评分7474 Hugging Face Blog精选AI 评分6363 NVIDIA 发布 Kumo Relational 关系型基础模型，无需训练即可在关系型数据上超越监督式机器学习
NVIDIA 在 Hugging Face Blog 发布预训练关系型基础模型 Kumo Relational，可直接在企业数据库上做预测：给定预测查询，它收集最多 10,000 条历史样本作为上下文，在单次前向传播中预测流失、需求或欺诈等结果，无需任务训练、特征工程或表展平。
推荐理由：原文给出在 41 项关系型基准上超越监督式方法的具体数字与开源入口，读者可据此评估是否替代现有 XGBoost 流水线。
Gorden Sun (@Gorden_Sun)AI 评分3535 Ornith-1.5-122B 开源：122B 总参数、10B 激活，多数评分超 Qwen3.8-Flash-Next
开源模型 Ornith-1.5-122B 发布，总参数 122B、激活参数 10B，大多数评分超过 Qwen3.8-Flash-Next。其上一代 Ornith-1.0 基于 Qwen3.5 和 Gemma4，这一代据称做了更多后训练。模型已开源可用。
Gorden Sun (@Gorden_Sun)AI 评分3434 OrcaCyber-Nano-1.0 开源：27B 参数端侧网络安全视觉推理模型
OrcaCyber-Nano-1.0 是一个面向防御性网络安全的开源 27B 参数端侧视觉推理模型，支持输入文本和图片并本地运行。它可用于逆向工程反编译、漏洞分析及代码审查，还能直接识别网络拓扑与反编译界面的截图。
机器之心AI 评分6161 记忆张量发布记忆原生基座模型 MemT 1.0，开源 Flash 与 Nano 两个版本
记忆张量 10 月 20 日发布业内首个记忆原生基座模型 MemT 1.0，把历史信息编码为可持续更新的内部记忆状态，发布 MemT-1.0-Flash（288B 参数、17B 激活、336M 动态记忆）和 MemT-1.0-Nano（36B 参数、3B 激活、10M 动态记忆）并开源。
Hugging Face BlogAI 评分5757 NVIDIA 发布 Cosmos3-H-Dreams 临床胆囊切除生成式手术仿真模型
NVIDIA 发布 Cosmos3-H-Dreams，将交互式生成式仿真带入临床胆囊切除手术场景，官方称其为首个基于临床手术录像训练、支持实时运动控制的开源生成式手术仿真器。
量子位AI 评分6161 记忆张量开源 MemT 1.0 系列记忆原生模型，最大288B参数
记忆张量开源发布 MemT 1.0 系列，在 Transformer 模块中加入与注意力并行的记忆分支，将经验编码为内部状态，包括36B参数的 MemT-1.0-Nano（基座 Qwen3.6-35B-A3B）和288B参数的 MemT-1.0-Flash（基座 DeepSeek-V4-Flash），这也是记忆原生模型首次实现近300B规模的工程验证。
Sequoia Capital (@sequoia)AI 评分6262 Reflection 开源 Beam 模型，权重采用 Apache 2.0 许可证
Sequoia Capital 转发 Stephanie Zhan：Reflection 的 Beam 模型现已跨平台开放，权重以 Apache 2.0 许可证发布，与 40+ 合作伙伴生态协作。
Hugging Face Blog精选AI 评分8484 Meta 发布开源权重多模态 MoE 模型 Muse Spark Open，约 816B 参数
Meta 发布开源权重多模态 MoE 模型 Muse Spark Open，总参数约 816B、每 token 激活约 42B，支持文本、图像、音频和视频输入，上下文窗口最高 1M tokens，定位为 agentic coding 模型。
推荐理由：原文给出架构细节、部署配方和实测吞吐数字，开发者可以据此评估如何在自己环境里运行或微调这个 816B 模型。