新模型、新版本、权重开放、API 与价格变化的第一手记录。
Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B，一款不设独立编码器的统一多模态模型，视觉和音频输入直接流入 LLM 主干。它是其首个支持原生音频输入的中等规模模型，定位在 E4B 与 26B MoE 之间，基准表现接近 26B 模型，16GB 显存或统一内存的笔记本即可本地运行。
推荐理由：开发者可在 16GB 显存的笔记本上用 Ollama 或 LM Studio 本地跑它，做多模态和 Agent 原型验证。
Google DeepMind 发布 Gemini Omni 模型系列，首个模型 Gemini Omni Flash 已在 Gemini app、Google Flow 和 YouTube Shorts 上线。
推荐理由：短视频创作者可以在 YouTube Shorts 里用它按提示词生成视频，再逐轮改写动作和环境，替代素材拼接的第一轮草稿。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 模型系列，首个上线的是 3.5 Flash，已在 Gemini 应用、搜索 AI Mode、Gemini API、Google AI Studio、Android Studio 和 Google Antigravity 中可用。
推荐理由：开发者可在 Google Antigravity 或 Gemini API 里调用 3.5 Flash，先替自己跑一遍长周期编码和多步 Agent 任务，再人工复核结果。
DeepSeek@deepseek_ai精选AI 评分7575推荐理由：长上下文场景的开发者可以先用 V3.2-Exp 的 API 做吞吐与成本对比，确认 DSA 对现有链路的影响再迁移。
DeepSeek@deepseek_ai精选AI 评分7979推荐理由：开发者可以在真实工具调用链里对比 V3.1 的思考与非思考两种模式，按任务复杂度在速度与推理间取舍。
DeepSeek@deepseek_ai精选AI 评分9595推荐理由：开发者可以直接调用已上线的 API，或用 MIT 许可的权重自行蒸馏，把推理能力接进自有产品。
DeepSeek@deepseek_ai精选AI 评分8787
推荐理由：已有 DeepSeek API 接入的开发者可以沿用现有调用方式试用 V3，再用开源权重评估 60 tokens/s 的吞吐是否满足线上需求。
AI at Meta@AIatMeta精选AI 评分8080推荐理由：做合成数据管线的团队可以先拿它替换现有文本生成环节，官方称推理成本更低，部署前需自测实际开销。
DeepSeek@deepseek_ai精选AI 评分7272推荐理由：想对比推理模型表现的开发者可以直接在 chat.deepseek.com 试用这个预览版，但正式 API 和开源权重还要等官方放出。
AI at Meta@AIatMeta精选AI 评分6868
推荐理由：需要处理图片与文本混合输入的团队可以先用 11B 版本跑一轮视觉任务验证，再判断现有推理链路能否直接替换。
AI at Meta@AIatMeta精选AI 评分7878
推荐理由：应用开发者可以把 1B 和 3B 版本装进手机端应用，在本地完成摘要、工具调用和 RAG，数据不必上传云端。