Reflection 在 Hugging Face 开源 501B 模型 Beam
美国新实验室 Reflection 在 Hugging Face 发布首个开源模型 Beam，采用 MoE 架构，总参数 501B、每 token 激活 23B，支持 1M token 上下文，以 Apache 2.0 许可开放，面向编码与智能体场景。
推荐理由：原文给出 501B MoE 的架构细节、多精度基准和部署配置，可据此判断自托管前沿模型的硬件门槛。
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Hugging Face Blog精选AI 评分8888
Hugging Face Blog精选AI 评分7878 Black Forest Labs 的 FLUX.3 Image Klein 上线 Diffusers
Black Forest Labs 的 FLUX.3 Image Klein 发布当天即接入 Diffusers，一个模型同时支持文生图、多参考图生图和用边界框指定布局的布局控制。
推荐理由：原文给出两个开源 checkpoint 的显存与耗时数据，读者可据此判断本地部署和微调的成本。
Hugging Face Blog精选AI 评分7676 Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B 端侧推理智能体模型
Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B，这是一个 24B 总参数、每 token 仅 2B 激活参数的推理模型，面向端侧私有智能体，会先思考再作答并调用工具。
推荐理由：Liquid AI 公布 24B 总参数、2B 激活参数的端侧推理模型，并给出与更大 MoE 的逐项基准对比和本地部署方式。
Hugging Face Blog精选AI 评分7272 作者用 ML Intern 两天做出六个模型，总花费约 103 美元
作者借助 HuggingChat 中的 ML-intern，在几天内完成六个模型项目，包括把 Qwen-Image 2.1 的 9B 提示词改写器蒸馏成 0.8B 的 CPU 版本，总 GPU 与 CPU 费用约 103 美元。
推荐理由：作者用同一套提示词流程在两天内做出六个模型，并公开了每个项目的算力成本与提示词写法。