NVIDIA 扩大了其开源模型系列，推出 Nemotron 3.5 Super VL 与 Bolt、Kumo 结构化数据模型、Cosmos 3.5 世界模型、Alpamayo 2 Edge 自动驾驶推理模型、BioNeMo RFD4-Proteina 蛋白质设计模型及 Ising 量子计算模型。
推荐理由：NVIDIA 一次性发布并开源了覆盖多模态、结构化数据、具身智能和科学计算的多个模型家族，为企业和开发者提供了可定制的主权 AI 基础架构。
MemT 1.0 开源了 MemT-1.0-Nano 和 MemT-1.0-Flash 两个型号，通过在 Transformer 模块中增加并行的记忆计算通路实现记忆原生。该系列模型在 SWE-bench 任务和记忆基准中展现出更强的任务成功率与执行可靠性，并在推理速度和状态占用上具备成本优势。
推荐理由：该工作开源了具备内部记忆通路的模型系列，读者可以据此了解记忆原生架构的工程实现及在代码修复中的表现。
OpenAI 推出了最新模型，大幅提升了在 COBOL、Fortran 和 Visual Basic 等低资源编程语言中的软件构建与代码迁移能力。
推荐理由：原文公布了新模型在低资源编程语言和代码迁移上的具体评测基准与性能提升，读者可以据此评估模型在维护和现代化遗留系统时的实际能力。
Mistral AI 发布首个时间序列基础模型系列 Timestral，提供 5M 至 209M 四种参数规模。该模型支持多元概率预测、过去与未来协变量及长上下文，在 GIFT-Eval、TIME 和 fev-bench 三大公开基准上表现领先。官方已开源 GitHub 仓库，并支持通过 Mistral Forge 进行领域微调与私有化部署。
推荐理由：官方发布了首个时间序列基础模型系列，给出了参数规模、基准表现与微调入口，读者可以据此评估其在预测任务中的应用潜力。
昆仑万维旗下 Skywork AI 发布并开源全球首款可在单张 RTX 5090 显卡上实时运行的游戏世界模型 Matrix-Game 4.0。该模型采用「代码运行世界、视频模型生成画面」的解耦路线，通过游戏引擎维护规则状态、结构草图辅助生成以及蒸馏压缩，实现了 60 FPS 实时运行与约 0.15 秒的响应延迟。
推荐理由：该模型展示了如何在消费级显卡上实现高帧率交互，并采用代码与生成模型解耦的路线，为同类研究提供了轻量化部署的参考。