NVIDIA 发布开源表格基础模型 Kumo Tabular，给定带标签的表格行，无需训练、调参和特征工程，单次前向即可预测新行的分类或回归结果。模型提供 28M 至 215M 三种参数规模，仅用人工合成表格预训练，采用 OpenMDW-1.1 许可可商用，在 TabArena、BeyondArena、TALENT 和 ScoringBench 四个基准上排名第一。
推荐理由：表格基础模型首次做到免训练免调参单次前向预测，读者可了解其架构设计与基准表现。
NVIDIA 发布 NV-Reason-CT Open，这是一款面向 3D CT 扫描的开放视觉语言模型，支持放射科医生的链式推理（Chain-of-Thought）。现有通用前沿模型在体数据成像上表现不佳，多数开放医学 AI 模型也缺乏相关能力，而 3D CT 这一临床信息最丰富、数据最密集的模态长期被现代 VLM 忽视。
Salesforce 在 Dreamforce 上发布首个 CRM 推理模型 Koa，基于 NVIDIA Nemotron 3 Super 后训练，使用近三十年企业 CRM 部署数据构建的专有合成数据集。
推荐理由：Salesforce 首个 CRM 推理模型 Koa 基于 NVIDIA Nemotron 3 Super 后训练，读者可了解其训练方式与落地节奏。
阿里发布 Qwen3.8-Flash-Next 的模型权重，作为即将推出的 Qwen4 架构预览，供开发者实验和评估。该模型是多模态 MoE 模型，主模型 125B 参数，另有 51B N-gram 嵌入向量，每 token 激活 6B 参数，原生上下文窗口 262,144 token，可扩展至 1M token。NVIDIA 开发者博客介绍了在 GB300 NVL72 上针对智能体编码的实验。
推荐理由：阿里开放 Qwen3.8-Flash-Next 权重供开发者试用，可据此了解 Qwen4 架构预览版的 MoE 规格与长上下文能力。
NVIDIA 宣布其 AVO 在 ARC-AGI-3 上达到 100%，称其展示了面向长时程自主智能体的前沿级通用架构。文章指出前沿语言模型只是 AI 智能体的一部分，外围的 harness 决定模型如何接收上下文、使用工具、维持状态、响应反馈、从失败中恢复并在长任务中保持进展。
推荐理由：NVIDIA 公布 AVO 在 ARC-AGI-3 上的成绩，读者可了解其面向长时程自主智能体的架构思路。
Google DeepMind 发布实验性开源模型 DiffusionGemma，采用文本扩散方式并行生成整块文本，在专用 GPU 上推理速度最高提升 4 倍。
推荐理由：Gemma 4 家族新增文本扩散实验模型，读者可据此了解本地低并发推理的加速路径与质量取舍。