Liquid AI 开源 d1-3B 与 d1-omni-600M 端侧决策模型
Liquid AI 发布 d1 决策模型家族的两款开源模型 d1-3B 和 d1-omni-600M（实验性），均基于其 LFM 构建，不生成 token 而是在单次前向传播中给出答案。
推荐理由：Liquid AI 开源两款决策模型，给出决策质量、端侧延迟与多模态输入的具体数据，可据此判断边缘场景的可用性。
#端侧
Hugging Face Blog精选AI 评分6262
The DecoderAI 评分6262 Google 发布 EmbeddingGemma 2 多模态嵌入模型
Google 发布开源多模态嵌入模型 EmbeddingGemma 2，可将文本、图像、视频、音频和代码转换为数值向量，参数量 7.4 亿。Google 称其在多模态嵌入基准上超过参数量最多两倍的竞品，在 Massive Text Embedding Benchmark (Code) 上得分 78.68，比前代 68.76 提升近 10 分。
Google DeepMind精选AI 评分6666 Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2 开源多模态嵌入模型
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，一个基于 Gemma 4 架构、Apache 2.0 许可的开源多模态嵌入模型，参数量 740M，可将文本、图像、音频、视频映射到统一嵌入空间。
推荐理由：官方给出参数量、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落地成本。
The DecoderAI 评分6262 Aleph Alpha 发布开源权重模型 Kolibri，主打欧洲 AI 主权
Aleph Alpha 发布 Kolibri，一个德语和英语双语模型，总参数 78B，采用混合专家架构，每个 token 约激活 3B 参数。公司称 Kolibri 在两种语言的质量与运行成本上处于帕累托前沿，德语基准得分 71%，解码速度快于 GPT OSS A5B、Qwen 3.6 A3B 和 Gemma 4 A4B 等同类模型。