介绍 NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni：面向文档、音频和视频智能体的长上下文多模态模型

NVIDIA 在 Hugging Face 上开源了 Cosmos 3 Edge，一个 40 亿参数的世界模型，旨在帮助机器人和视觉 AI 智能体在边缘设备上理解环境、实时推理并生成动作。

NVIDIA 发布 Nemotron-Labs Diffusion 系列，含 3B、8B、14B 文本模型和 8B 视觉-语言模型（VLM），均采用商用友好的 NVIDIA Nemotron Open Model License 或 NVIDIA Source Code License。模型支持自回归、扩散（逐块并行生成后逐步精炼）和自推测（扩散草拟候选 token 再自回归验证）三种模式。8B 模型平均准确率比 Qwen3 8B 提升 1.2%，扩散模式每次前向传递的 t…

英伟达在Hugging Face平台发布技术博客，分享了一种在24小时内快速构建高质量领域特定嵌入模型的方法。该方法通过结合高效微调技术与领域数据，显著提升了模型在专业任务中的语义理解与检索性能，为企业和开发者提供了低成本、高效率的定制化嵌入解决方案。

NVIDIA在Hugging Face上发布了Cosmos Reason 2模型，旨在提升物理AI系统的推理能力。该模型通过改进的推理架构，使AI能更准确地理解和预测物理世界的动态与交互，核心升级包括对复杂场景的多步推理、不确定性量化及时间序列数据的深度理解。这一进展将推动机器人、自动驾驶等领域的发展，使AI在现实环境中的决策更可靠、更符合物理规律。

SGLang 宣布对 NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 提供 Day-0 支持，该开源模型为 30B 总参数、3B 激活参数的混合专家架构，支持最长 1M token 上下文，可从 Hugging Face 下载 BF16 和 NVFP4 权重。模型支持 MTP、DFlash、DSpark 三种投机解码技术，并可通过 OpenAI 兼容 API 接入智能体工作流。

NVIDIA 推出 Nemotron-Labs-Audio-Visual Flamingo（AV-Flamingo），一个完全开源的音频-视觉大语言模型，专为理解和推理长视频中的音频、图像与复杂场景设计。

NVIDIA 发布 Nemotron-3-Super 的压缩变体 Nemotron-Labs-3-Puzzle-75B-A9B，总参数从 120.7B 降至 75.3B，活跃参数从 12.8B 降至 9.3B，保持 88 块混合布局（40 Mamba、40 MoE、8 注意力）。在 8×B200 节点上，8K/64K 场景匹配用户吞吐量≥100 tok/s 时，服务器吞吐量提升 2.03 倍。单 H100 上 1M-token 并发从 1 增至 8，权重占用从 70 GB …

Pulpie是一族Pareto最优模型，用于从HTML页面提取主要内容。其最小模型pulpie-orange-small（210M参数）在WebMainBench上取得0.862的ROUGE-5 F1分数，接近600M参数的Dripper（0.864），但成本仅1/20。在NVIDIA L4 GPU上，Pulpie处理速度13.7页/秒，Dripper仅0.68页/秒。清理10亿页HTML，Pulpie成本约$7，900，Dripper需$159，000。模型采用编码器架构…

Hugging Face 发布 LFM2.5 系列三款模型的 DSpark 草稿模型检查点，通过投机解码在不改变输出质量的前提下，GPU 吞吐最高提升 3.18 倍，端侧最高 2.87 倍。草稿模型约 300M 参数，LFM2.5-2.6B 函数调用延迟平均降低 57%，已开源支持 llama.cpp 和 SGLang。

Liquid AI 发布基于量化感知蒸馏（QAD）训练的 LFM2.5-230M、350M、1.2B-Instruct 和 2.6B 四款 Q4_0 GGUF 检查点，在保持原生 Q4_0 内存与速度的同时，恢复 BF16 平均精度损失的 97%。