Ollama v0.35.1 发布，支持 Cloudflare Clef 决策模型与多模态输入
Ollama 发布 v0.35.1，通过 /v1/systemone 接口支持 Cloudflare 新开源决策模型 Clef（27B）与 Clef Flash（9B），两者均为多模态，可在请求中同时传入图像与文本状态并联合评分。
推荐理由：Ollama 新增 Cloudflare 开源决策模型支持与多模态图像输入，并扩展联网搜索次数与 Modelfile 能力声明。
#多模态
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NVIDIA Technical Blog精选AI 评分6262 NVIDIA 联合 Google DeepMind 开源 2800 余种病毒蛋白复合物预测结构
NVIDIA 联合 Google DeepMind、EMBL-EBI 等机构，通过 AlphaFold Database 开放 2800 余种病毒的蛋白复合物预测 3D 结构，其中约 30% 的蛋白相互作用此前未在 Protein Data Bank 中记录。
推荐理由：NVIDIA 联合 Google DeepMind 等机构开源 2800 余种病毒的蛋白复合物预测结构，并公开 GPU 加速的 BioNeMo 结构预测流程，为病毒研究与疫苗靶点设计提供可直接复用的结构数据与推理工具链。
OpenAI NewsAI 评分2222 invideo 借助 GPT-6 Astra 将调色效率提升 3 倍
invideo 利用 GPT-6 Astra 以更高精度规划剪辑，将色彩校正与调色效率提升 3 倍，并在一天内生成 50 个自定义特效。
OpenAI NewsAI 评分2222 Higgsfield AI 借助 GPT-6 Astra 一天内上线新视频功能
Higgsfield AI 借助 GPT-6 Astra，一天内完成新视频功能的上线，让小型企业更轻松地制作视频广告，并更快将新创意工具推向市场。
TensorRT-LLM Releases精选AI 评分6262 TensorRT-LLM v1.3.0rc27 发布，新增 MiniMax-H3 与 Nemotron 3.5 Super VL 支持
NVIDIA TensorRT-LLM 发布 v1.3.0rc27，新增 MiniMax-H3 文生视频与首尾帧生视频支持、Nemotron 3.5 Super VL 多模态服务路径以及 Cosmos3 Edge Policy DROID 机器人策略支持。
推荐理由：该版本新增 MiniMax-H3、Nemotron 3.5 Super VL 等多模态模型支持与 cuDNN 注意力后端，并修复多项多 GPU 推理精度与挂起问题。
TensorRT-LLM Releases精选AI 评分6262 NVIDIA TensorRT-LLM 发布 v1.3.0rc26，新增 Rubin SM107 与 NVFP4 KV cache 支持
NVIDIA TensorRT-LLM 发布 v1.3.0rc26，新增 Rubin SM107 的 GEMM、MoE 与 CuTe DSL 支持，并加入 DeepSeek-V4 Hopper、Qwen3.8-Flash-Next、Kimi K3 on B200 等模型支持。
推荐理由：该版本为 Rubin SM107 与 Blackwell 平台补齐 GEMM、MoE 与 CuTe DSL 支持，并新增 NVFP4 KV cache 与流水线化 KV 传输，适合关注新硬件适配与推理吞吐的部署方评估。
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.5
OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.5，可将创意、草图与参考照片转化为更个性化、更精致的图像。该版本在图像生成上更贴合用户原始构想，官方称其输出更能反映用户的想法。目前官方仅提供简要说明，开发者与用户可通过 OpenAI 官网页面了解详情。
推荐理由：OpenAI 更新 ChatGPT 图像生成能力，支持从草图与参考照片生成更贴合个人意图的成品图像。
SGLang Releases精选AI 评分7878 SGLang v0.5.18 发布，新增 Muse Glimmer 等模型支持并优化启动与解码性能
SGLang 发布 v0.5.18，包含 212 位贡献者的 710 个 PR，新增 Muse Glimmer、Intern-S2-Mobius、SANA-Video、LTX-2.5、Cosmos3 等模型支持。
推荐理由：该版本通过启动阶段权重加载与 CUDA graph 捕获重叠、TP LMHead all-to-all 等改动，缩短了服务冷启动与解码延迟。
SGLang Releases精选AI 评分7878 SGLang v0.5.16 发布，新增 DSpark 投机解码与 Inkling 模型支持
SGLang 发布 v0.5.16，合并 574 个 PR，新增置信度驱动的 DSpark 投机解码算法、975B 参数多模态 MoE 模型 Inkling 支持，以及 LongCat 2.0 FP8、JetBrains Mellum v2、Pi0.5 等模型。
推荐理由：该版本引入置信度驱动的投机解码算法与多款新模型支持，并显著压缩 KV 缓存与投机显存占用，适合高吞吐推理部署参考。
Berkeley AI Research (BAIR)精选AI 评分6666 BAIR 提出 IDEAL：以互信息驱动成像系统设计
BAIR 在 NeurIPS 2025 论文中提出基于互信息的成像系统评估与优化框架 IDEAL，仅用带噪测量和噪声模型即可量化测量对物体的区分能力。该方法在彩色摄影、射电天文、无透镜成像与显微成像四个领域验证了信息估计对解码性能的预测能力，IDEAL 优化出的滤色片设计在信息量与重建质量上匹配端到端优化，同时减少内存与算力开销且无需任务专用解码器。
推荐理由：该框架以互信息直接评估成像系统信息量，无需解码器即可预测下游任务表现并优化硬件参数。