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权重模型 d1-3B 和 d1-omni-600M（实验性）。
推荐理由：Liquid AI 开源两款决策模型，给出端侧延迟与七项基准对比，可据此判断小模型做结构化决策的可用性。
2026.10.17 · 周六
#端侧
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模型
新模型、模型版本、权重开放、模型能力与价格变化的发布与评测结果
Hugging Face Blog精选62
Google DeepMind精选71 Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2 开源轻量多模态嵌入模型
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，基于 Gemma 4 架构、740M 参数，在 Apache 2.0 许可下开源，将文本、图像、音频、视频映射到统一嵌入空间。
推荐理由：EmbeddingGemma 2 把文本、图像、音频、视频统一到同一嵌入空间，并给出端侧内存与向量截断的具体数字，便于评估本地多模态检索的可行性。
Google DeepMind精选71 Google DeepMind 发布 SL2T 手语转文本模型，率先落地 Pixel 11 的 Gboard 与 Live Transcribe
Google DeepMind 发布多语种手语转文本模型 SL2T，首次将手语 AI 带入消费级产品，在 Pixel 11 的 Gboard 和 Live Transcribe 中支持美国手语（ASL）转英文听写，后续将扩展更多设备与语言。
推荐理由：原文给出多语种手语到文本模型的能力边界与落地入口，读者可据此判断手语翻译在真实产品中的可用程度。
Mistral AI精选71 Mistral AI 发布 Robostral Navigate 具身导航模型
Mistral AI 发布首个具身导航模型 Robostral Navigate，这是一个 8B 模型，仅用单个普通 RGB 相机、无需 LiDAR 或深度传感器，在 R2R-CE validation unseen 上达到 76.6% 成功率，比最佳单相机方案高 9.7 个百分点，比使用深度或多相机的最佳系统高 4.5 个百分点。
推荐理由：原文给出单目 RGB 相机下的导航成功率与训练方法，读者可据此判断具身导航对传感器依赖的变化。
Google DeepMind精选78 Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B：统一的无编码器多模态模型
Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B，一款面向笔记本电脑的智能体多模态模型，介于边缘端 E4B 与 26B MoE 之间，也是其首个支持原生音频输入的中等规模模型。
推荐理由：Gemma 4 12B 去掉多模态编码器并把视觉音频直接接入 LLM，读者可据此判断本地多模态智能体的硬件门槛。
Google DeepMind精选85 Google DeepMind 发布 Gemma 4 开源模型家族
Google DeepMind 发布 Gemma 4 开源模型家族，包含 E2B、E4B、26B MoE 和 31B Dense 四个尺寸，采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由：Gemma 4 以四个尺寸覆盖端侧到工作站，并给出 Arena 排名与 Apache 2.0 许可，便于判断开源模型的可用边界。
Mistral AI精选82 Mistral 发布 Mistral 3 系列，含 675B 参数 Mistral Large 3 与 3B/8B/14B Ministral 3
Mistral 发布 Mistral 3 系列，包括 3B、8B、14B 三个稠密小模型和采用稀疏 MoE 架构的 Mistral Large 3，后者为 41B 激活、675B 总参数，全部以 Apache 2.0 许可开源。
推荐理由：Mistral 3 一次性放出从 3B 到 675B 的 Apache 2.0 权重，读者可据此判断开源模型在端侧与前沿两端的可选空间。
Mistral AI精选71 Mistral 发布 Mistral Small 3.1，支持多模态与 128k 上下文
Mistral AI 发布 Mistral Small 3.1，在 Mistral Small 3 基础上提升文本性能与多模态理解，上下文窗口扩展至 128k tokens，推理速度 150 tokens 每秒，以 Apache 2.0 许可开源。
推荐理由：Mistral 官方给出小模型在文本、多模态与长上下文上的对比数据，可据此判断端侧部署的选型空间。
Mistral AI精选78 Mistral AI 发布 24B 模型 Mistral Small 3，Apache 2.0 开源
Mistral AI 发布 Mistral Small 3，一个面向低延迟优化的 24B 参数模型，以 Apache 2.0 许可开源，同时提供预训练和指令微调两个 checkpoint。
推荐理由：24B 参数在 Apache 2.0 下对标三倍体量模型，并给出单卡本地部署的量化条件，便于判断小模型落点。
已经到底了