Liquid AI 發佈 LFM2.5-ColBERT-350M 與 LFM2.5-Embedding-350M 多語言檢索模型
Liquid AI 發佈兩款 350M 參數的多語言檢索模型。它們是 LFM2.5-ColBERT-350M 和 LFM2.5-Embedding-350M，支援 11 種語言的多語言及跨語言搜尋。
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今日 1 條Liquid AI 模型與工程博客AI 評分5050
MiniMax：Blog精選AI 評分7676 MiniMax M2.5：為真實工作場景生產力而打造
MiniMax 發佈 M2.5 與 M2.5-Lightning，稱兩款模型在編碼、智能體工具調用、搜索及辦公任務達到 SOTA，M2.5 在 SWE-Bench Verified 得分 80.2%。
推薦理由：文中並列 SWE-Bench Verified 成績、不同腳手架的評測結果、執行時間與定價，方便比較 M2.5 的編碼表現和使用成本。
Hugging Face Blog精選AI 評分6666 Hugging Face 發佈 Ettin Reranker 系列六款模型，規模涵蓋 17.6M 至 1.00B
Hugging Face 發佈六款基於 Ettin ModernBERT encoder 的 Sentence Transformers CrossEncoder reranker，參數規模由 17.6M 至 1.00B，並公開訓練數據及完整訓練方案。
推薦理由：文章以 MTEB(eng, v2) Retrieval、NanoBEIR 及多種硬件吞吐測試比較六種尺寸，呈現 Ettin Reranker 在排序品質與速度間的取捨。
Hugging Face Blog精選AI 評分6363 Granite Embedding Multilingual R2 發佈兩款 Apache 2.0 多語嵌入模型，支援 32K 上下文
IBM Granite 發佈兩款採 Apache 2.0 授權的多語嵌入模型：97M 參數的 granite-embedding-97m-multilingual-r2 和 311M 參數的 granite-embedding-311m-multilingual-r2。
推薦理由：文章提供 97M 與 311M 版本在多語檢索、長文及程式碼基準的比較，並交代 Matryoshka 維度選項對儲存與部署取捨的影響。
OpenAI News精選AI 評分7676 OpenAI 發佈 GPT-5.4，定位為面向專業工作的前沿模型
OpenAI 發佈 GPT-5.4，並稱其為面向專業工作的能力最強、效率最高的前沿模型。該模型具備最先進的編碼、電腦操作和工具搜索能力，並有 1M-token 上下文窗口。
DeepSeek：API 更新日誌AI 評分4747 DeepSeek API 將 deepseek-chat 及 deepseek-reasoner 升級至 DeepSeek-V3.1-Terminus
DeepSeek 將 API 中的 deepseek-chat 和 deepseek-reasoner 升級至 DeepSeek-V3.1-Terminus，分別對應非思考模式與思考模式。更新維持模型原有能力，減少中英文混雜及偶發異常字元。Code Agent 和 Search Agent 的效能亦獲進一步優化。
Hugging Face Blog精選AI 評分6363 如何使用 Sentence Transformers 訓練 CPU 推理速度快 100 至 400 倍的靜態嵌入模型
Hugging Face Blog 公開兩款靜態嵌入模型，稱其 CPU 推理比常見嵌入模型快 100 至 400 倍，且多項基準保留至少 85% 表現。
推薦理由：文章公開兩款模型的訓練配方與資料集，並以 NanoBEIR 結果呈現靜態嵌入模型在 CPU 速度與檢索品質間的取捨。