NVIDIA 发布开源表格基础模型 Kumo Tabular，在 TabArena 等四项基准排名第一

NVIDIA 发布开源表格基础模型 Kumo Tabular，对带标签表格做单次前向推理即可完成分类和回归，无需训练、调参或特征工程。

ProvenanceGuard：面向 MCP 智能体的来源感知事实性验证

Hugging Face 发布论文 ProvenanceGuard，一个面向 MCP 智能体的生成后验证层，可在不重训智能体的前提下读取 MCP 调用轨迹，逐条核查答案中的声明是否由其所声称的来源支持，以捕捉"跨来源混淆"错误。

OpenBMB@OpenBMBAI 评分3232

社区为 MiniCPM5-2B 构建了 EXL3 4-bit 量化版本，量化后模型权重仅 1.61 GB，在 NVIDIA Tesla T4 上实测约 68–70 tokens/s。该版本采用 4.0 bpw EXL3 量化，支持通过 ExLlamaV3 和 TabbyAPI 进行本地推理。

H Company 发布 Holo4 智能体模型系列，含 27B 与 35B-A3B 两个版本

H Company 发布通用计算机使用智能体模型系列 Holo4，含 27B dense 和 35B-A3B MoE 两个尺寸，并基于 Nemotron 3 Nano Omni 推出 Holotron4 Nano。

小米 MiMo-V2.6 诊断并修复工具调用重复问题，用 MOPD 将修复成本降至 MixRL 方案的 4%

小米官方复盘 MiMo-V2.6 发布后的工具调用重复问题，响应级重复率超 0.05%，并区分了正常并行调用、调用泛滥与调用重复。回放 RL 各 checkpoint 显示泛滥率随训练从 11.1% 升至 24.6%，32 次调用阈值惩罚过于宽松；直接调低阈值需重启 20 步 MixRL，估计成本 231 万美元，且内部测试重复率仅从 13.45% 降至 3.83%。

Liquid AI 发布 LFM2.5-VL-DSpark 视觉草稿模型加速 VLM 推理

Liquid AI 在 Hugging Face 发布面向视觉语言模型 LFM2.5-VL-3B 的实验性 DSpark 草稿模型，通过投机解码在不改变输出质量的前提下换取推理加速。

transformers 支持直接加载 GGUF 量化模型，本地推理性能接近 llama.cpp

Hugging Face 宣布 transformers 支持直接运行 GGUF 量化模型，通过 from_pretrained 传入 gguf_file 即可加载 Hub 上的 GGUF checkpoint，并复用 ggml 的 Metal 内核。

Hugging Face 用 Gradio Workflow 重建 Workflow1111，复刻 AUTOMATIC1111 主要功能

Hugging Face 发布 Workflow1111，用 gr.Workflow 以 73 个节点、11 条媒体管线重建 AUTOMATIC1111 的大部分功能，覆盖文本生成图像、高清修复、图生图、prompt matrix、VLM 反推提示词、检测生成 inpaint 蒙版、ControlNet 式预处理器、背景移除、PNG Info 和图生视频。

OpenBMB@OpenBMBAI 评分5757

面壁智能 OpenBMB 宣布 MiniCPM5-2B 登上 Hugging Face 趋势榜第一，并在 Artificial Analysis Intelligence Index 中位列全球 4B 参数以下开放权重模型第一名。

OpenBMB@OpenBMBAI 评分6161

面壁智能 OpenBMB 发布 MiniCPM5-2B，登顶 Hugging Face 趋势榜，并在 Artificial Analysis Intelligence Index 4B 参数以下开源权重模型中排名第一。

Hugging Face 用 LoRA 与 Storage Bucket 在 HF Jobs 上跑异步 GRPO，免 NCCL 并提速 3.9 倍

Hugging Face 在 TRL v1.14 的 AsyncGRPOTrainer 中支持只训练和同步 LoRA adapter，配合 Storage Bucket 挂载与代理路由，让训练 Job 和 vLLM 推理 Job 在不同机器上运行而无需 NCCL。

Ant Ling@AntLingAGIAI 评分5252

蚂蚁百灵宣布与 day0 合作伙伴 Novita 合作，Ling-3.0-flash-VL 现已可在 Hugging Face 上体验，免费 14 天。该模型总参数 124B、每 token 激活 5.5B，原生支持图像和视频理解，面向多模态推理和智能体工作流。

OpenBMB@OpenBMBAI 评分5353

面壁智能（OpenBMB）开源 2B 参数端侧语言模型 MiniCPM5-2B，在 Artificial Analysis Intelligence Index 上以 23 分位列 4B 参数以下开源模型第一，Agentic Index 得分 20。

ViggleAI@ViggleAIAI 评分5757

Viggle 发布首个开放权重模型 Viggle-Animate，基于 MiniMax-H3 构建，可从一帧重绘帧替换视频中的人物，渲染时无需姿势骨架、遮罩或文本提示。模型经 3 次前向传播可在 26 秒内生成 5 秒视频，已在 Hugging Face 开放（https://huggingface.co/viggle/viggle-animate）。

NeoMME 发布 260M 与 800M 多语言多模态编码器，权重以 Apache 2.0 开源

H Company 团队发布 NeoMME，含 260M 和 800M 两个尺寸的多语言多模态编码器，用单个双向 Transformer 从零处理文本 token 和 32×32 图像 patch，不使用预训练视觉塔或因果语言模型，训练采用掩码离散扩散目标，每个模型处理约 5240 亿 packed token。

NVIDIA 宣布以 129.303 亿美元收购 Hugging Face

NVIDIA 宣布已同意以 12,930,300,000 美元收购 Hugging Face，黄仁勋在官方博客公布了这一消息。Hugging Face 目前有超过 1800 万开发者，托管超过 300 万个模型、50 万个数据集和 100 万个应用，服务超过 20 万家企业。

Hugging Face 教程：用 GRPO 微调 LFM2.5-350M，100 步提升结构化输出通过率至 29.7%

Hugging Face 发布完整教程，使用 TRL 库以 GRPO 微调 LiquidAI/LFM2.5-350M，约 500 样本、100 训练步即可在免费级 Colab 或 Kaggle GPU 上完成，训练后模型在 IFStruct 基准上从 22.6% 提升至 29.7%。

Hugging Face 发布开源工具 funes，为编码智能体提供可本地持有的记忆层

Hugging Face 发布开源工具 funes，为 Claude Code、Codex、pi、Hermes 等编码智能体提供本地记忆层，把已有会话记录索引成 Lance 数据集，一条 funes add 命令即可让 Agent 自主召回原始出处（Agent、时间戳、会话、轮次）。

Hugging Face 发布 @huggingface/kernels，提供 207 个 WebGPU 内核用于浏览器本地 AI 推理

Hugging Face WebAI 团队发布 @huggingface/kernels 库及 207 个以独立仓库形式托管在 Hub 上的 WebGPU 内核（Apache-2.0），每个内核带 manifest、正确性测试、基准用例和 WGSL 着色器模板。

Google DeepMind 发布 DiffusionGemma：文本生成提速 4 倍

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。