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PyTorch 2.15 在 MPS 后端加入 FP8 支持，并让 MoE 模型解码比 2.14 快 5–6.5 倍。

在 M3 Ultra 上配合 torch.compile，Qwen3.6-35B-A3B 从 9.4 tokens/s 提升到 61.3 tokens/s，LFM2.5-8B-A1B 从 23.6 提升到 123.6 tokens/s；稠密模型也受益于矩阵向量内核和约 8 倍加速的 softmax。

Amazon SageMaker JumpStart 在 2026 年 1 月至 9 月间新增超过 100 个模型，来自 30 家不同提供商。

贡献最多的是阿里云千问（Qwen），共 29 个模型，覆盖推理、MoE、智能体、代码生成、语音识别、TTS、嵌入向量与重排序；NVIDIA 贡献 17 个，包括 Cosmos3 世界基础模型系列与 Nemotron 系列。Mistral 新增 7 个模型，Google 新增 6 个 Gemma 4 变体，IBM 与 Cohere 各新增 4 个。

Mistral 发布多模态多语言 MoE 模型 Mistral Large 4（代号 Le Chonk），总参数约 1T、激活参数 49B，上下文窗口 1M tokens，输入支持文本和图像、输出为文本。

模型提供 FP8 与 NVFP4 两个官方版本，另有 Unsloth 和 llama.cpp 团队制作的 GGUF 量化，采用 Mistral Ecosystem Open-Weight License（MIT 衍生协议，对模型即服务用途设有限制）。

Liquid AI 发布 LFM3 新一代 Liquid Foundation Models，六个 2B 级模型（文本、视觉、音频、全模态及两个决策模型）均从 LFM3-1.7B-Base 分支而来，全部开源权重并已在 Hugging Face 上线。

LFM3-1.7B 采用三混合层结构（13 层门控短卷积、5 层 256 token 窗口滑动注意力、6 层全局注意力），在参数比 LFM2.5-2.6B 少 35% 的情况下超过后者，WebArena-Verified 得分 38.42 对 3.02；4-bit 精度下约 1 GB，上下文窗口 256K。

Hugging Face 发布 AnyLanguageModel 1.0，同时推出 swift-huggingface 1.0 和 swift-xet 1.0。

该库是 Apple Foundation Models 框架的兼容替代品，开发者只需把 import FoundationModels 改为 import AnyLanguageModel，同一段会话代码即可调用系统模型、经 llama.cpp、MLX、Core ML 运行的开放权重模型，以及 OpenAI、Anthropic、Google Gemini、Ollama、Hugging Face Inference Providers 等托管服务。

Hugging Face 发布 TorchNeuron，为 PyTorch 在 AWS Trainium 上提供原生后端，Transformers、Diffusers、Accelerate、PEFT 和 TRL 可直接把 Neuron 当作普通设备使用。

该后端支持 eager 模式、torch.compile 以及 FSDP2、DTensor 等原生分布式接口，用户只需传入 device_map=neuron 即可把模型移到 Neuron 设备上。官方称，在 TorchNeuron 下，前 100 个最常用文本生成模型架构中有 89% 开箱即用，而 Optimum Neuron v0.4.5 为 46%。

Black Forest Labs 发布 FLUX.3 Image Klein，并在 Diffusers 中首日支持。

该模型用同一个模型完成文生图、多参考图生图和新增的布局控制，可在提示词中写入边界框指定画面各部分的摆放位置，或指定参考图中哪些部分需要移动。两个开放 checkpoint 已收录在 FLUX.3 Image Klein collection 中，蒸馏版默认 16 步、无需 CFG，基础版 50 步并支持 CFG。

Mistral 发布 Mistral Large 4 公开预览，这是一个 1 万亿参数、52B 激活参数的原生多模态模型，权重将于本月底开放。

官方称其在编码、智能体工作流和多模态理解上表现突出，在 Artificial Analysis Cyber Index 上进入全球前五，在 Cybench 上解决 93% 的题目，并在 DeepSWE v1.1 上得分 61.7%。