Nvidia 发布 Nemotron 3.5 Super VL 开源多模态模型，面向企业智能体
Nvidia 发布 Nemotron 3.5 Super VL，这是一个 1200 亿参数的开源多模态模型，采用 MoE 架构，每个 token 仅激活 120 亿参数，面向持续在后台运行的企业智能体。
#多模态
The DecoderAI 评分7272
The Decoder精选AI 评分8080 Meta 发布 Muse Spark Open 开放权重模型，816B 参数、支持百万 token 上下文
Meta 发布开放权重模型 Muse Spark Open，总参数 816B、激活参数 42B，支持最高一百万 token 上下文和文本、图像、视频、音频输入。
推荐理由：Meta 重返开放权重赛道，读者可对照其参数规模、上下文长度与竞品基准表现判断定位。
NVIDIA Blog精选AI 评分7676 NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL 与两款 Bolt 边缘模型
NVIDIA 发布开放模型 Nemotron 3.5 Super VL，1200 亿参数，主打多模态智能体任务，官方称吞吐量最高可达同类模型的 5 倍。同时推出两款边缘模型 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB 与 Bolt E4B 4GB，前者已上线，后者将于 10 月 23 日发布。
推荐理由：原文给出三款开放模型的参数、部署层级与开放权重，读者可据此判断本地智能体部署的选型空间。
Google DeepMind精选AI 评分9090 Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 前沿模型
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，面向开发者、企业和消费者开放，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：官方披露了 Argon 在编码、科研与安全对齐上的具体案例和基准表现，可据此判断前沿模型在长周期任务中的实际边界。
Google DeepMind精选AI 评分7070 Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2 端侧多模态嵌入模型
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，一个 740M 参数、Apache 2.0 许可的开源嵌入模型，把文本、代码、图像、视频和音频映射到统一嵌入空间。
推荐理由：原文给出 740M 参数、分模块编码器与端侧内存占用，可据此判断本地多模态检索的部署门槛。