面壁智能与 OpenBMB 开源 MiniCPM-OCR：1.3B 识别模型配 2B Jev 打分
面壁智能与 OpenBMB 开源 MiniCPM-OCR，含 1.3B 专攻 OCR 的识别模型和 2B 的 Jev 可信度打分模型，识别结果可导出为可编辑 Markdown，低分区块自动转人工。
#端侧
人人都是产品经理AI 评分6565
每日经济新闻AI 评分6060 科大讯飞在1024开发者节主推端侧大模型，提出端云协同新路线
2026年10月22日，科大讯飞在1024开发者节上发布端云一体的星火X2.6及端侧模型X2.6-4B，刘庆峰提出60%工作在本地完成、30%云端协同、10%云端独立处理的端云协同路线。
量子位AI 评分6262 实测讯飞Spark-X2.6：全国产算力训练，纯代码搓出3D故宫
量子位实测讯飞新发布的Spark-X2.6（MoE架构，总参数293B，每次激活约30B，支持1M上下文），该模型从训练到部署全部基于国产算力。
The Decoder同新闻AI 评分7171 Recursive 发布首个模型 Flint，由 Eureka Machine 参与研发
AI 初创公司 Recursive 发布首个语言模型 Flint，其研发过程几乎每一步都有名为 Eureka Machine 的 AI 系统参与，由它提出想法、实现、测试并规划后续实验。
WiredAI 评分6262 Hugging Face 发布开源 DNA 对话模型 Carbon-X
Hugging Face 周四发布开源模型 Carbon-X，训练数据同时包含基因组序列和自然语言，用户可以用对话方式询问 DNA 变化对基因活性和健康的影响。该模型与中关村学院、那不勒斯费德里科二世大学的研究者合作开发，参数量为 14B，可在笔记本本地运行，训练数据为 3000 亿 token，单次可处理约 5 万个碱基对，且未用病毒数据训练。团队称尚未通过湿实验验证，因此无法说明预测准确度。
TechCrunchAI 评分6565 Recursive 发布笔记本端编码模型 Flint，称大部分由 AI 参与构建
Recursive 发布首个模型 Flint，这是一个可在笔记本上离线运行的免费编码模型，采用 MoE 结构，40B 参数中每次仅激活 2.5B，以 Apache 2.0 许可在 Hugging Face 开放下载。
TechCrunchAI 评分6868 Nvidia 发布 Nemotron 3.5 Super VL 与 Bolt 系列开放权重模型，面向企业智能体与 AI PC
Nvidia 发布面向常驻智能体和边缘计算的开放权重模型，包括 1200 亿参数的 Nemotron 3.5 Super VL 和两款轻量 Bolt 模型。
品玩AI 评分5858 英伟达发布Nemotron 3.5 Super VL与两款Bolt系列开源模型
据 TechCrunch 报道，英伟达发布三款面向企业级智能体与边缘计算的开源权重模型。Nemotron 3.5 Super VL 为1200亿参数，英伟达称其参数量低于 Nemotron 3 Ultra。
The Verge同新闻AI 评分7171 Meta 与 Apple 合作让 Muse Spark Open 模型在 Mac 上更好运行
Meta 发布 Muse Spark Open 模型，称其为迄今能力最强的美国开源权重模型，也是同类中首个能在桌面端运行、需两台搭载最新 MLX 框架的 Apple M5 Ultra Mac Studio 的模型。
NVIDIA Blog精选AI 评分7575 NVIDIA 扩展 Nemotron 家族，发布 120B 开源模型 Super VL 与两款端侧 Bolt 模型
NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL，这是一个 120B 参数的开源模型，面向常驻智能体任务，官方称其吞吐量最高可达同类模型的 5 倍。
推荐理由：NVIDIA 一次放出三款覆盖服务器到桌面的开源模型，读者可据此判断本地智能体部署的选型空间。
TechCrunch精选AI 评分7474 Meta 发布可在 Mac 本地运行的开源权重模型 Muse Spark Open
Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，称其为美国“最强”开源权重模型，采用 8160 亿参数和 100 万 token 上下文窗口，原生多模态，面向复杂编码任务和智能体工作。
推荐理由：Meta 开源权重模型 Muse Spark Open 的参数规模、上下文窗口与本地运行门槛，可供读者判断端侧大模型的落地条件。
品玩AI 评分5959 PrismML 发布 Ternary Bonsai 2 系列端侧三元权重模型，新增 2B、4B 和 9B
PrismML 宣布扩展 Bonsai 2 系列，基于 Qwen3.5 推出三元权重模型 Ternary Bonsai 2 2B、4B 和 9B，与已发布的 27B 版本共同覆盖端侧部署需求。