NVIDIA 发布开源模型 Nemotron 3.5 Super VL，参数规模 120B，主打多模态智能体任务，官方称其吞吐量最高可达同类模型的 5 倍。同时推出两款端侧模型 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB 和 Bolt E4B 4GB，前者已上线，后者将于 10 月 23 日推出。
推荐理由：原文给出三款模型的参数规模、部署层级和开放权重，读者可据此判断本地智能体部署的选型空间。
Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，采用 MoE 架构，总参数约 816B、每 token 激活约 42B，上下文窗口最高 1M token，可输入文本、图像、音频和视频并输出文本。
推荐理由：原文给出 816B 总参数、42B 激活的 MoE 架构与多模态输入细节，并附 llama.cpp、vLLM、SGLang 部署和 TRL 微调配方。
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，主打物理理解、代码生成与视觉语义推理，在 Embodied Reasoning（ERQA）基准上以纯推理取得 87%，称超过其他前沿模型。
推荐理由：官方给出 Argon 在 ERQA 的得分与四类机器人工作流示例，可据此判断物理推理模型的实际用法。
Google DeepMind 发布前沿模型 Gemini 4 Argon，面向开发者、企业、科研人员和消费者开放，API 定价为每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元。
推荐理由：官方给出定价、可用渠道和多领域实测案例，可据此判断前沿模型在工程与科研任务中的落地方式。
Meta Superintelligence Labs 发布第二代模型家族 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full，前者可通过 Meta Model API 和 Muse Code 使用，后者仅向 Muse Code 订阅用户开放。
推荐理由：汇总 Meta 新模型家族的分档、定价与多家第三方评测数据，可对照 Opus 5.5 等前沿模型看差距。
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，将文本、图像、音频和视频映射到统一嵌入空间，采用 Apache 2.0 许可，参数量 740M。
推荐理由：原文给出 740M 参数、模块化编码器和端侧内存占用，读者可据此判断多模态嵌入在本地检索中的可行性。
Mistral 发布 Mistral Large 4 公开预览，这是一个 1 万亿参数、520 亿激活参数的原生多模态模型，可在 Mistral Studio 试用预览 API，权重将于本月底放出。
推荐理由：官方披露了 1 万亿参数、520 亿激活的开放权重模型在编码、智能体与网络安全基准上的位置，以及月底放权重的安排。