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JetBrains 发布了采用 Apache 2.0 许可证的开放模型 Mellum2.1，重点支持在用户本地或自有基础设施上运行编程代理和子代理。该版本基于真实软件环境中的强化学习训练，在处理代码仓库和推理速度方面实现了显著改进。
CNCF 的一篇文章指出，运行企业级人工智能基础设施并不意味着部署单个模型或集群，而是要为多个团队管理共享的 GPU 单元集群，同时平衡利用率、隔离性和成本。文章介绍了包括供应、分配、调度、网络、存储、监控和计费在内的技术层。
Perplexity 推出 Portable Computer 平台，让其代理在用户设备上本地运行，首批支持 Nvidia DGX Spark 和配备至少 24GB 显存 RTX 显卡的 Linux 电脑。默认情况下，系统会将模型、文件和任务保留在设备上，并可在将特定步骤升级到更强大的云端模型之前请求用户批准。
CohereLabs 发布了 North-Micro-Vision-Instruct 模型。这是一款开放权重视觉语言模型，包含 24 亿个参数，支持以原始分辨率处理图像，并采用 Apache 2.0 许可证。该模型面向文档、图表理解、OCR 和定制微调应用，同时提供社区支持的 MLX-VLM 以及用于在 NVIDIA 图形处理单元上部署的 AutoModel 配方。
VIDRAFT旗下AX-Ray项目提出了一种超越性能分数的模型评估方法，在确定并重复验证Zyphra/Zamba2-1.2B和nvidia/Nemotron-H-8B-Base-8K两个模型存在其所称的因果泄漏缺陷后，将这些案例归入阻碍部署的缺陷，同时将其与服务路径或应用程序编程接口问题区分开来。
Liquid AI宣布在Hugging Face上提供LFM2.5-2.6B和LFM2.5-2.6B-Base模型，支持在本地调用工具和执行多步骤工作流。该模型旨在让计算机和手机运行快速智能体，内存占用低于2.5 GB。