Reflection 开源 501B 参数 MoE 模型 Beam
Reflection 在 Hugging Face 上开源了 501B 参数的 MoE 大语言模型 Beam，每 token 激活 23B 参数，支持 1M 上下文窗口，许可证为 Apache 2.0。
推荐理由：文章把 501B 开源 MoE 模型的推理部署与 SFT/RL 后训练做法写成可复用的工程方案，适合计划自托管前沿模型的团队对照。
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TechCrunch · AIAI 评分4242 Musubi 开源 PolicyLM-1.7B：决策模型如何重塑内容审核
Musubi 开源轻量级决策模型 PolicyLM-1.7B，可将自然语言内容策略在 50 毫秒内应用于消息审核，策略变更时无需重新训练。该模型基于 Transformer 架构，仅输出是否违规的二分类结果，相比通用大语言模型更快、成本更低。决策模型近期成为热门方向，Typesafe AI 于 9 月发布 Jev 后，OpenAI 与 Amazon 也相继推出竞品。
The DecoderAI 评分6464 Reflection 发布开放权重模型 Beam，以更低算力对标 DeepSeek 与 Qwen
AI 公司 Reflection 发布开放权重模型 Beam，主打以更少算力达到接近中国开源模型的水平。Beam 采用 MoE 架构，单 token 激活 501B 总参数中的 23B，在推理任务上以 3-4 倍低于 GLM-5.2 的算力取得相当成绩，并在 SWE-Bench 等编码基准上接近 Qwen 3.8 Max，Kimi K3 在原始性能上仍领先。
TechCrunch · AIAI 评分5959 Reflection AI 发布开放权重模型 Beam，以更低算力对标中国开源模型
Reflection AI 发布首款前沿开放权重模型 Beam，声称在推理基准上以更低算力对标中国开源模型。Beam 采用 MoE 架构，总参数 501B、激活参数 23B，预训练数据量 23.8T tokens，上下文窗口 1M tokens，仅支持文本。
The DecoderAI 评分4949 NASA 与 IBM 开源月球基础模型，整合 17 年轨道器数据推动月球科学研究
NASA 与 IBM Research 发布开源月球基础模型，基于 LRO 等 4 项任务 17 年观测数据训练，含近 200 万个 tile bundles、11 种模态。
Hugging Face BlogAI 评分5656 Granite 4.2 推理模型如何构建：3B/8B/30B 全流程技术详解
IBM 发布 Granite 4.2 推理模型家族，包含 3B/8B/30B 三个 dense decoder-only 模型，基于 Granite-4.1 基模型后训练并以 Apache 2.0 开源。
Hugging Face BlogAI 评分4848 LiquidAI 发布 LFM2.5-DSpark 推测解码草稿模型，推理速度最高提升 3.18 倍
LiquidAI 为 LFM2.5 系列三款模型（1.2B-Instruct、2.6B、8B-A1B）发布 DSpark 推测解码草稿模型，在 H100 上推理吞吐量最高提升 3.18 倍，M4 Max MacBook 上最高 2.87 倍。
Hugging Face Blog精选AI 评分7373 Thinking Machines 开源 1T 参数多模态模型 Inkling，支持图像文本音频输入
Thinking Machines 开源 1T 参数多模态大模型 Inkling，原生支持图像、文本和音频输入及 1M 上下文，采用 decoder-only MoE 架构（975B 总参数、41B 激活），同步提供 BF16 与 NVFP4 两个权重版本。
推荐理由：原文给出 Inkling 的 MoE 架构细节与多模态能力范围，并附 transformers、SGLang、vLLM 多框架部署示例和主流模型基准对比，方便评估其工程落地方案。
Mistral AIAI 评分5252 Mistral 发布 Leanstral 1.5：面向 Lean 4 形式化验证的开源模型
Mistral 发布面向 Lean 4 形式化验证的开源模型 Leanstral 1.5（Apache-2.0），共 119B 总参数、6B 激活参数。该模型在 miniF2F 验证与测试集均达 100%，在 PutnamBench 上解决 587/672 题，并在 FATE-H 与 FATE-X 上以 87% 与 34% 取得新 SOTA，单题成本约 $4。
Mistral AI精选AI 评分7070 Mistral 发布开源 Mistral Small 4，统一推理、编码与多模态能力
Mistral 发布 Mistral Small 4，采用 119B 总参数 / 6B 激活的 MoE 架构，统一 Magistral 推理、Devstral 编码代理与 Pixtral 多模态能力，支持 256k 上下文和可配置推理强度，权重以 Apache 2.0 开源。
推荐理由：原文给出统一推理、编码与多模态能力的架构与同尺寸模型的输出效率对比，可作为评估开源部署延迟与成本的参考。