Google 发布 EmbeddingGemma 2 多模态嵌入模型
Google 发布 EmbeddingGemma 2，可将文本、图像、视频、音频和代码转为向量，参数量 7.4 亿，号称同类最紧凑，在多模态嵌入基准上超越两倍大小的竞品。
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The DecoderAI 评分6262
Hugging Face BlogAI 评分2929 Falcon-Emirati-7B：让 LLM 学会阿联酋方言、文化与语感
Falcon-Emirati-7B 发布，这是基于 Falcon-H1-Arabic 的 7B 方言专用模型，专注理解与生成阿联酋阿拉伯语。它沿用 Falcon-H1 混合架构（Mamba 与 Transformer 注意力并行），家族覆盖 3B、7B、34B，上下文窗口最高 128K 与 256K tokens。团队用真实方言网页数据、MSA 文化语料和受术语表约束的合成数据完成方言适配。
The DecoderAI 评分7373 Aleph Alpha 发布开放权重模型 Kolibri，强调欧洲 AI 主权
Aleph Alpha 发布德英双语模型 Kolibri，拥有 78 billion 参数，并通过 MoE 架构为每个 token 激活约 3 billion 参数。
Hugging Face Blog精选AI 评分7474 NVIDIA 发布开放表格基础模型 Kumo Tabular，登顶四项基准
NVIDIA 发布开放表格基础模型 Kumo Tabular，无需训练、调优或特征工程，即可在单次前向推理中完成表格分类与回归。模型提供 28M 至 215M 参数的三种尺寸，仅用人工数据预训练，并在 TabArena、BeyondArena、TALENT 和 ScoringBench 排名第一。
推荐理由：它把表格分类与回归压缩为单次前向推理，并以四项基准结果呈现精度与效率相对传统流程的变化。
Hugging Face Blog精选AI 评分7878 H Company 发布 Holo4 通用计算机使用智能体模型系列
H Company 发布 Holo4 通用计算机使用智能体模型系列，包含 27B dense 和 35B-A3B 混合专家架构两种规格。Holo4 可通过 GUI、代码、MCP 和 API 操作软件，并同步推出 Holotron4 Nano 更新。
推荐理由：文章给出跨 GUI、代码、MCP 与 API 的训练设计，并公开基准轨迹和成本口径，便于复核性能比较。
Microsoft ResearchAI 评分4949 GigaPath-Flash 与 GigaTIME-Flash：以高效病理基础模型迈向群体规模发现
Microsoft Research 开源 GigaPath-Flash 与 GigaTIME-Flash，以蒸馏骨干降低群体规模病理研究的计算成本。GigaPath-Flash 配备 22M 参数 ViT-S 和 21M 参数 LongNet 编码器，计算量约低 50 倍，成绩与原版相差 3% 以内；两者采用 Apache 2.0，仅供研究且未经临床验证。