其它几张 Landscape 图谱画的是结构，这一张记发布：每期 AI Buzzwords 的「本周新模型」栏目核实过的主要新模型——谁家的、哪天发的、多大、能不能下、什么许可、一手链接在哪。每期的栏目就是这里按那一期的时间窗口筛出来的视图；想看别的时间段、只看开放权重、或者按开发者和关键词找，在下面改筛选。
EP.110 · 窗口 2026-10-30 → 2026-11-06（起点不含） · 共 6 个（窗口内 4 + 边界日 / 背景 2）换期、换时间段和筛选需要启用 JavaScript；全部期的数据见 ai-models.json。
发布日以官方公告、模型卡或开发者本人的帖子为准，不是 HF 仓库的创建日。要点后括号里标了来源：“模型卡”指规格、价格和许可类事实来自官方页或 HF 卡本身，“厂商自述”指基准、速度等各家自报的数，本刊不重跑，“独立”指第三方榜单或媒体实测。时间按北京时间，括号里给了 UTC 原始时刻。这个周末（10-31 至 11-02）窗口内的条目以中小团队和垂直模型为主；大厂只有美团 11-01 的 LongCat-2.5，而且只开了 API，权重页写的是“Coming soon”。
| 模型 | 开发者 | 发布 | 规模 / 类型 | 可得性 | 要点 | 链接 |
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| SenseNova Loop-9B-Preview边界日 · 10-30 | 商汤科技（SenseTime，OpenSenseNova） | 10-30 | 约 9B 总参数（HF 张量合计 9.66B；元数据显示精度分布是 F32 9.41B、BF16 0.24B，和模型卡“BF16 主干、FP32 的 mHC 路由参数”的说法不一致，本刊没有逐文件核）的多模态循环（Looped）Transformer：32 层不同的解码层，其中第 4 至 27 层这一块共享权重、连跑两遍，每次前向做 56 层解码计算，模型卡给的“推理参数”约 14.6B；线性注意力与全注意力 3:1 交错；两路 mHC（流形约束超连接）残差；读文本和图像、输出文本；训练最长序列 262,144 token | 开放权重，不设门槛（HF 未设 gated）：HF、ModelScope、GitHub（OpenSenseNova/SenseNova-Loop）；要用模型卡指定的 Transformers 5.18.0 加自带代码加载；SGLang 和 vLLM 的支持写的是两个 PR（SGLang #47281、vLLM #64832），模型卡让用 PR 版本；模型卡写支持 MTP 加速，DSpark、DFlash2 草稿模型“在训练中”；技术报告标 TBD 许可：Apache-2.0（HF 卡、GitHub LICENSE） | 架构：把中间一段解码层改成参数共享的循环块，用多轮迭代加深有效计算深度，而不加参数；两路 mHC 管理循环段里的信息流，Sinkhorn 归一化迭代 20 次（模型卡）商汤称在 9B 参数下“媲美 27B”，并在 WorkBuddy Bench、RaccoonPPT Bench、AutomationBench 上超过 Qwen3.5-27B；消融里加 mHC 使 GPQA Diamond 提高 4.42 分、TeamBench 提高 13.34 分（厂商自述）。本刊没有找到第三方复现发布日出处：模型卡 News 写 “[2026.10.30] We release SenseNova-Loop-9B-Preview”；IT之家 11-01 稿写“商汤科技 10 月 30 日宣布开源”；雷峰网转载的商汤稿落款 10-31 10:51。HF 仓库 10-28 建、GitHub 首个提交 10-29，都不是发布日 | HF 模型页（含模型卡）OFFICIALGitHubGITHUB雷峰网转载的商汤稿MEDIAIT之家（新浪科技转载）：10 月 30 日宣布开源MEDIA |
| Mage-VL-Cowork（4B）边界日 · 10-30 | Microsoft（Mage 团队） | 10-30 | 4B 级视觉-语言模型（HF 张量合计 4.74B，BF16，含视觉部分）：从 Mage-VL 的 4B 中间检查点出发，五阶段课程（中训练、SFT、RL）训成的“混合电脑操作”单一策略，同时会调 computer_use（点屏幕）和 bash（写代码、跑终端）两种工具，没有外部路由器 | 开放权重，不设门槛（HF 未设 gated）；GitHub microsoft/Mage 里有 mage_vl_cowork 目录（代码）；项目页和技术报告可看；社区已有 GGUF、MLX 版 许可：Apache-2.0（HF 卡） | Microsoft 称在 OSWorld-Verified（50 步预算）上 66.0%，是 4B 级里最高，高于 Muse Glimmer-30B 和 Qwen3.6-27B；在线 RL 比混合 SFT 阶段再加 10.16 个百分点，同时模型调用少 13.0%、输出 token 少 25.4%（厂商自述，项目页、模型卡）训练数据靠 Mage-CUA-Forge 合成：29.4 万条桌面和网页任务、6,915 个原子技能，称经常性生成成本降低 82.6%；保留 318,837 条混合轨迹（厂商自述，技术报告摘要）发布日出处：HF 仓库 UTC 10-30 12:13–12:14 一次提交即公开（北京 10-30 20:13，在 EP.109 直播之后）；arXiv 2610.40747 的 Submitted 是 UTC 10-29 15:54，论文先于权重一天。项目页没有日期 | HF 模型页（含模型卡）OFFICIAL项目页OFFICIALarXiv 2610.40747OFFICIALGitHub：microsoft/MageGITHUB |
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| LongCat-2.5 | 美团（LongCat 团队） | 11-01 | 原生多模态 MoE：1.6T 总参数，每个 token 约 48B 激活；在 LongCat-2.0（6 月，开放权重）上继续做长序列训练和长程智能体强化学习；图像用多级离散 token 表示，和文本走同一个主干（官方博客） | 仅 API（官网的 API 与 Token Pack）；博客页上 GitHub、HuggingFace 两个入口都写“Coming soon”，权重还没放出；价格本刊没有核到 许可：未公布（权重未放出） | 训练和推理都在国产 AI 加速器上：单卡显存不到 80GB，并行分组按超节点拓扑对齐；推理用 W4A4（专家权重和激活都量化到 4 位、跑在 INT4 单元上），博客写压测时预填充吞吐比 W8A8 基线高 43.3%、解码高 42.77%（模型卡）博客的评测表里，Terminal Bench v2.1 88.4、v4.0 38.5，BrowseComp 91.9，HLE（带工具）63.1；同表里 Claude-Opus-5 分别是 89.1、53.9、90.8、64.7，GPT-5.6-Sol 是 88.8、37.3、90.4、58.0；表注写别家带 * 的取自公开报告，其余是美团自己跑的、仅供参考（厂商自述）强化学习环境断网、删掉 git 历史和缓存文件，再用 LLM 审轨迹里的投机行为，压制刷分（厂商自述）官网首页写它兼容 Claude Code、Codex、Hermes 等智能体框架（厂商自述） | LongCat 官方博客：Introducing LongCat-2.5OFFICIALLongCat 官网OFFICIAL雷峰网：美团发布 LongCat-2.5MEDIA |
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| Primal VAE（2x1 / 2x2） | Ostris（Jaret Burkett，ai-toolkit 作者） | 10-31 | 图像 VAE（扩散模型的自编码器），两个变体各约 80M 参数：2x1 是空间下采样 2 倍、1 通道，2x2 是 2 倍、2 通道；扩散模型自带的 4×4 分块之后分别等于 Flux.1 VAE（16 通道 @ 8 倍）和 Flux.2 VAE（32 通道 @ 8 倍）的形状；图像边长要是 16 的倍数 | 开放权重，不设门槛（HF 未设 gated）：ostris/primal_vae，用 diffusers 的 AutoModel 加载（trust_remote_code）；也可以从 ai-toolkit 加载自己训练的检查点 许可：Apache-2.0（模型卡；LICENSE 文件是 UTC 10-31 10:09 的提交补上的） | 设计：潜变量训练成范数和噪声一致，所以没有缩放因子、没有平移、不需要潜变量归一化；编码器和解码器是镜像的卷积 U-Net，4 级（模型卡）Ostris 称它在重建上优于 Flux.2 VAE（开发者自述，X 帖）。第一个试验：用 2x1 配 64 倍空间压缩来训 MOSS Image，同样算力下原生出 4096×4096，而 MOSS Image 默认是 1024×1024（开发者自述，10-31 X 帖，是过夜训练的中间结果）社区评论（Reddit r/StableDiffusion）指出卡里缺“拿它训扩散模型收敛快不快”的对比，重建好不等于好训（独立，评论者意见） | HF 模型页（含模型卡）OFFICIALOstris 发布帖（X）OFFICIAL |
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| Hydrogen-1.0（附 NVFP4、MXFP4 版） | 深度原理（Deep Principle） | 11-02 | 科学问题与科研辅助的文本模型：在智谱 GLM-5.3 上做 SFT 加 RL 的后训练，数据是化学、材料、生命科学的领域知识、自家实验室记录和发现轨迹。总参数 753B（HF 张量合计 753,329,940,480，与 GLM-5.3 的合计一致，MoE，DSA 稀疏注意力架构）；激活参数卡里没写。上下文 1M token，最长输出 128K | 开放权重：HF（BF16 原版；NVFP4 版给 NVIDIA Blackwell B200/B300，MXFP4 版给 AMD MI350X/MI355X）和 ModelScope；HF 设了自动审批（gated: auto，页面可见，下载前要在 HF 页同意条款）；另有 NeuroSpark 平台的 API 和他们自家的 AI Scientist 产品 Mira。官方示例用 SGLang 在 8 张卡上跑 许可：MIT（模型卡：BF16 权重按 MIT，保留版权与许可声明；深度原理自写的代码和文档按 Apache-2.0）。基座 GLM-5.3 在 HF 上的许可标签是 other（glm-5.3），本刊没有核两者的关系 | 深度原理称在 FrontierScience-Research 上超过 GPT-6-Astra，GPQA-Diamond 上比 GLM-5.3 有提升，大致和 Kimi-K3 持平（厂商自述，博客图 1，自家评测设置）内部评测：科学计算和单步正向反应预测上，Hydrogen-1.0 在三档思考强度下都高于 GPT-6 Astra，对最高思考档分别领先 5.13 和 4.76 个百分点；NMR 结构解析 Astra 最高档反而高 3.33 分；实验方案设计上和 Kimi-K3 比（117 道共同题）（厂商自述，内部案例，博客原话提醒不同任务的绝对分不能直接比能力）模型卡写明训练数据和完整配方不随权重发布；输出“需科学复核”，不当作经过验证的实验结论（模型卡）发布日出处：深度原理博客列表里“Introducing Hydrogen-1.0”标 Nov 2, 2026（Model Release），正文写 “Today, we are introducing Hydrogen-1.0”；HF 仓库 UTC 10-31 15:54 已建，量化版 17:32 | 深度原理官方博客OFFICIALHF 模型页（含模型卡）OFFICIAL博客列表（带日期）OFFICIAL |
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| H2O-Lightning-E4B 与 H2O-Lightning-Bolt-74B | H2O.ai | 11-01 | E4B：Google gemma-4-E4B-it 的微调，HF 张量合计 7.94B（BF16），上下文 131,072 token，单卡至少约 44GB 显存。Bolt-74B：NVIDIA Nemotron-3.5-Bolt-74B-A9B-24GB 的微调，74B 总参数 / 9B 激活，权重 32.2 GiB（路由专家用 NVIDIA 的 IQ2_XXS 2 比特格式，稠密部分 BF16，微调已并入）。两者都对“选一个（至多 255 个选项）/ 判是非 / 打分 / 在图里框出目标”给出概率，每个问题只输出 1 个 token | 开放权重，但设了自动审批的门槛（HF gated: auto，页面可见，下载前要在 HF 页同意许可条款）；自带 serve.sh 和决策接口（POST /v1/systemone）。Bolt-74B 要特定的 vLLM 开发版加 b12x 1.5.1，在一张 RTX PRO 6000（96GB）上跑；E4B 用 vLLM 0.30.0。同一个系列的 4B（10-02）、31B（10-20）更早，已不算新 许可：H2O Model Non-Commercial Licence v1.1（仅限非商用、非生产使用）；Bolt-74B 的 NVIDIA 基座另按 OpenMDW 1.1。不是 OSI 开源 | Bolt-74B 模型卡自测（2026-11-01，一张 RTX PRO 6000）：64 路并发每秒 5.62 个请求，单请求延迟中位数 314.2 毫秒；双向读取与训练端前向的概率差第 90 百分位 0.040 至 0.050，卡里写的奇偶校验门槛是 0.05，第三次启动为 0.0502（模型卡，厂商自述）版本：E4B 卡写“release v1.0”，Bolt-74B 卡写“release v1.0.1（checkpoint step 30000）”。卡里没有给两个模型的基准分数，本刊没有找到它们的第三方评测发布日只有 HF 卡可依：H2O.ai 官方博客列表截至 10-28，没有这两个模型的公告；日期取自卡内自测日 11-01 和仓库首次提交时刻，置信度中等 | HF：H2O-Lightning-Bolt-74BOFFICIALHF：H2O-Lightning-E4BOFFICIALH2O.ai 博客（同系列 4B 的 10-07 发布文）OFFICIAL |
核过、没列入的，以及原因。已在前几期收录：Nemotron 3.5 Transcribe 30B-A4B（EP.109，10-28）、Nanbeige4.3-33B（EP.109，10-25）、Liquid LFM3-Omni-2B（属 EP.109 的 LFM3 一行，10-27）、Kimi K3.1 Pro（EP.109，10-24；截至 11-02 14:00 北京时间，HF 的 moonshotai 组织下还没有 K3.1 的仓库，官方说权重 11-04 前放出，放出后要写更正事件，把 access 改成 open）、Flint（即“Flint-40B”，EP.108，Recursive 10-21 发布；10-31 至 11-01 的微信转载是回溯抓取，没有新发布）、Timestral（EP.108，Mistral 博客 10-15；11-01 AlphaSignal 那条是评论文章）。发布日在窗口之前：Apriel Voice 27B Preview（ServiceNow，HF 仓库 10-13，arXiv 2610.40738 的 Submitted 是 10-29，论文在 EP.109 的窗口里）；Drex Max v1（Nace.AI，官方博客 10-19 宣布正式可用，HF 10-13 建、10-14 起有 Q8_0，10-30 只补了 24GB Mac 的 Q4 与部署说明，11-01 的 MarkTechPost 是赞助稿）；MiniMax H3（07-28，EP.108 已引；10-31 Reddit 的“H3 4K”是用户在 RTX PRO 6000 上的演示，不是新模型）；Mellum2.1 Thinking 的 MTP 版（JetBrains，10-30 只是同一权重加了 MTP 头，模型本体 09-20 已发）。不是官方或不是模型：MOSS-Image-IDM-2-Steps（akhaliq 做的社区蒸馏 LoRA，不是 OpenMOSS 发布；MOSS-Image 本体 EP.108 已收）；chroma-h3（lodestones 对 MiniMax H3 的社区微调）、Sulphur-3（社区）、Comfy-Org/Idol（对 speridlabs Idol 的重新打包）；dsh-superagent-prototype（DeepSeek 10-31 开源的 agent 原型，MIT，GitHub 说明写“研究原型，不是 DeepSeek 官方产品”，不是模型，故事线 / 快讯里讲，不进模型栏目）。传闻、不列：GPT-6.2 Astra 在测、Fable 5.5 曝光（36kr、Reddit 11-02 的标题，没有官方发布）；Qwen4（Max / Plus / Flash / 27B）阿里高管称“下周”，11-02 前没有官方模型卡，若 11-03 至 11-06 发出，是本期最大的一条。EP.109 窗口内（发布日 10-24 至 10-29）、当时漏收，不放进本期，可补进台账的 EP.109：Pika H3 Flex（Pika，官方博客 Oct 29，开放权重的 MiniMax H3 后训练适配器，6 步生成、原生 480p/768p、API 到 4K，许可沿用 MiniMax H3 社区许可）；Idol（speridlabs，单张图转 3D 高斯，Apache-2.0，HF 10-28，没核官方页日期）；Baidu Unlimited-OCR-2（MIT，HF 10-26，没核官方页日期）；inclusionAI Ling-3.1-flash-1019（MIT，约 572B 参数，HF 10-27，没核官方页日期）；Datalab surya-ocr-2.5（HF 10-25，没核官方页日期）；Vidu Q4 Preview（Vidu 官方 X，扫描记 10-28，没核）。头部实验室的官方页核过，窗口内（10-31 至 11-02）没有新模型：OpenAI（新闻 RSS 最新一条 10-30，最近的模型是 10-26 的 GPT-6.1 Terra）、Anthropic（最新是 10-07 的 Haiku 5.5）、Google（Gemini API 更新日志最新一条 10-30，是 Computer Use 转正，没有新模型；Gemini 4 Carbon 是 10-29）、Mistral（新闻 RSS 最新是 10-29 的 Large 4 权重）、DeepSeek（更新日志最新 10-17）、xAI（API 发布说明最新 10-27，没有新模型）。Qwen、智谱、MiniMax、字节 Seed、腾讯混元、小米、阶跃、百度的 HF 组织页 10-30 之后都没有新仓库；这几家的官方博客本刊没有逐个核。
收什么：每期窗口内发布或开放的主要新模型，按「读者会怎么找」分类，不按公司分。草稿模型（投机解码的草稿头）单列，不当独立模型。
发布日：以官方公告或模型卡上的日期为准，不是 Hugging Face 仓库的创建日——仓库往往先建后发，同一个模型的仓库日期可以比公告早一两个月。美国晚上发的，北京时间已是第二天，以官方页面写的日期为准。
规模与许可：规模写原话和口径（MoE 写总参数和激活参数）；许可写原文名，非商用、年收入门槛、署名要求都不等于 OSI 开源，会在可得性里写明。
要点后的括号：「模型卡」是规格和许可类事实来自模型卡 / 官方文档本身；「厂商自述」是基准、速度、成本等各家自报的数，本刊不重跑；「独立」是第三方榜单或媒体实测。文档、博客互相矛盾时两个数都写，不选一个。
可得性分两档：「开放权重」是权重能下载（含需申请、非商用的）；「仅 API / 闭源」是只能经 API 或订阅用，包括官方说要开放、但权重还没放出的。后来权重放出或许可变了，在这里改，不等下一期。
没收的：每期视图底部写了那一期核过但没列入的（不是窗口内新发布、只是旧模型的修订或量化版、不是权重、没核到日期或发布稿）及原因。
EP.90 到 EP.107 是补录的（2026-10-23 补 EP.101 到 107，2026-10-28 补 EP.90 到 100）：只收当期页面里提到的模型发布，窗口内页面没提到的不在此列；从 EP.108 起每期都有「本周新模型」栏目，按窗口全量核实。