Flux 2 Klein 与 Flux 3 Klein 对比测试：Flux 3 被指不如前代
用户对 Flux 2 Klein（9B）与 Flux 3 Klein（Distill 和 Base）进行 T2I 对比测试，结论是 Flux 3 Klein Distill 表现仍逊于 Flux 2 Klein（9B），Base 版更被指不适合 T2I、可能只用于训练 LoRA。
#开源生态
Reddit · r/StableDiffusionAI 评分3838 公众号 · 新智元同新闻AI 评分8787 Meta 开源 816B 模型 Muse Spark Open，两台 Mac Studio 即可运行
Meta 正式开源 Muse Spark Open，官方定位为美国迄今最强大的开源权重模型，总参数 816B、激活参数 42B，采用 MoE 架构，支持 100 万 Token 上下文和文本、图像、视频、音频原生多模态，专为编码与复杂推理设计。
Reddit · r/StableDiffusion精选AI 评分5858 Flux 3 Klein base 与 distilled 本地实测对比
作者在 RTX A4500 20GB 上本地对比 Flux 3 Klein 的 bf16 base 与 distilled 两个版本，用 50 条相同提示词和相同种子、约 2MP 分辨率、官方 ComfyUI 工作流出图。
选题角度：作者在本地用 50 条相同提示词对比 Flux 3 Klein base 与 distilled，可拍成同题同种子的出图效果与耗时对比实测。
The Verge · AIAI 评分6262 Meta 与 Apple 合作让 Muse Spark Open 模型在 Mac 上更好运行
Meta 发布 Muse Spark Open 模型，称其是迄今最强的美国开源权重模型，也是同类中首个能在桌面端运行、需两台搭载最新 MLX 框架的 Apple M5 Ultra Mac Studio 的模型。
X · 歸藏同新闻AI 评分7474 Meta 发布开源模型 Muse Spark Open，816B 参数可在两台 M5 Ultra Mac Studio 本地运行
Meta 发布开源模型 Muse Spark Open，称其为迄今为止美国最强大的开源模型。该模型总参数 816B、活跃参数 42B，支持 1T 上下文窗口，原生支持文本、图像、视频、音频全模态输入，基于苹果 MLX 框架深度优化，可在两台 M5 Ultra Mac Studio 上本地运行。博主称其在长时任务、复杂软件工程和多步骤推理上表现出色，测评基准分数与 K3、GLM-5.3 差不多。
Reddit · r/StableDiffusion同新闻AI 评分7878 Black Forest Labs 开放 FLUX 3 Image Klein 权重
Black Forest Labs 宣布开放 FLUX 3 Image Klein 的权重，称这是其迄今最强的开放权重图像模型，可在消费级 GPU 和笔记本上运行，并保留 FLUX 3 Image 的原生 4K 生成、bounding boxes 和像素级编辑能力。
同一新闻，精选展示《Black Forest Labs 发布 FLUX.3 Image Klein，Diffusers 首日支持》
NVIDIA Blog精选AI 评分6060 NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL 与两款 Bolt 边缘模型
NVIDIA 发布开源 1200 亿参数模型 Nemotron 3.5 Super VL，并推出两款边缘模型 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB 和 Bolt E4B 4GB。
选题角度：原文给出三款模型的参数、内存占用和开放下载入口，适合上手实测 Super VL 与 Bolt 在本地设备上的多模态与智能体任务表现。
Hugging Face BlogAI 评分5252 Apertus 1.5 发布：8B 和 70B 模型新增图像音频理解与思考模式
Apertus 1.5 在 8B 和 70B 两个规模上扩展了 Apertus 1.0，新增图像和音频理解、可选思考模式、4 倍长的上下文窗口、更好的指令遵循和工具调用能力，权重于 2026 年 7 月 24 日以 Apache 2.0 协议发布在 Hugging Face。
X · Google DeepMindAI 评分2222 Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2：首个原生多模态端侧嵌入模型
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，这是其首个原生多模态开放模型，面向端侧嵌入场景。该模型在文本之外统一了代码、图像、音频和视频，将它们映射到同一共享空间。
TechCrunch · AIAI 评分6262 Mistral 发布 1T 参数多模态模型 Mistral Large 4
法国 AI 实验室 Mistral AI 发布 Mistral Large 4（ML4），一款 1 万亿参数的大型多模态模型，绰号 Le Chonk，定位为介于闭源与中国开源模型之间的第三条路线。
Reddit · r/StableDiffusion精选AI 评分6262 Qwen Image 2.1 实测：图像编辑能力超过其他开源权重模型
用户 /u/Hoje-Na-IA 在 r/StableDiffusion 发布对 Qwen Image 2.1 的几组测试，认为它作为文生图模型表现一般，但编辑能力似乎超过其他开源权重模型。
选题角度：作者用可乐罐替换、手表合成等真实产品图实测 Qwen Image 2.1 的编辑能力，可拍成多组提示词前后对比。
公众号 · 夕小瑶科技说精选AI 评分8484 小米发布MiMo-V2.6系列，实测编码、审美与多模态能力
小米正式推出MiMo-V2.6-Flash、MiMo-V2.6-Pro及Pro的UltraSpeed版本，Pro在Artificial Analysis智能指数取得46分，超过Kimi K3和Qwen3.8 Max。
选题角度：作者用孪生素数可视化、3D地震台、PPT和视频模仿四个实测案例展示MiMo-V2.6-Pro的编码与审美能力，适合挑其中一个案例录屏复现并对比成本。
X · 通义千问 Qwen精选爆款AI 评分7272 通义千问发布 Qwen-Audio-3.1 音频模型栈，新增 TTS-Next 与 ASR-Next 并大幅降价
通义千问发布 Qwen-Audio-3.1，ASR、TTS 与 Realtime 全面升级，并新增 TTS-Next 和 ASR-Next 两个模型，共五个模型覆盖理解、生成、交互与创作。
选题角度：官方放出五个音频模型和最高95%的降价，适合逐项实测ASR去口水词、TTS-Next一次生成音效与背景音的效果。
量子位AI 评分7474 爱诗科技发布实时世界模型 PixVerse R2
爱诗科技上线全新实时世界模型 PixVerse R2，把视觉、动作、音频、时序和控制信号统一进一套可扩展的因果建模框架，主打实时性与通用能力同时成立。R2 相比上一代 R1 增加了互动影游、实时数字人等玩法，用户可用 WASD 控制视角、用 Prompt 改写角色动作和剧情走向。
量子位AI 评分2222 OceanBase Data Agent 方案登顶国际 DAB 榜单，准确率 90.62%
OceanBase 团队提交的 Data Agent 方案以 90.62% 准确率登顶国际数据智能体基准 DAB，成为该榜单首个准确率突破 90% 的参评方案。该方案基于国产大模型 GLM-5.2 构建，超过多项基于 GPT、Claude Opus、Claude Fable 等海外模型的方案，内部代号 Scout，相关能力将融入 OceanBase DataPilot。
量子位精选AI 评分7878 阶跃星辰发布 Step 5 Preview：600B 总参数、激活 27B，Agent 能力冲上开源 Top 2
阶跃星辰发布新一代旗舰基座模型 Step 5 Preview，采用 MoE 架构，600B 总参数、激活参数仅 27B，支持 1M 上下文，在 Artificial Analysis 评测中取得 44 分，位列全球开源 Top 2。
选题角度：作者用同一批 Prompt 实测 Step 5 Preview 操作 Blender 建模、搓乐高赛车游戏，并对比上一代官网 Demo 的生成差异，适合做上手实测与效果对比。
The DecoderAI 评分7474 阿里开源 Qwen-Image-2.1，70 亿参数图像生成模型称超越闭源模型
阿里 Qwen 团队发布开源权重模型 Qwen-Image-2.1，用于图像生成与编辑，其视觉生成部分仅 70 亿参数，团队称在自家基准上超过多数闭源模型，但独立基准测试尚未公布。
量子位AI 评分5858 中国电信开源Xing4.0-29B-A4B，一张3090即可本地运行
中国电信AI开源Xing4.0-29B-A4B，这是一款全栈国产化的轻量级代码智能体大模型，采用MoE架构，290亿总参数、每次推理激活约40亿参数，4-bit量化后显存占用从约60GB压缩至约15GB，一张RTX 3090即可运行。
TechCrunch · AIAI 评分6262 PrismML 发布 Bonsai 2 27B，把 Qwen3.8 27B 压缩到 5.9 GB
AI 实验室 PrismML 发布 Bonsai 2 27B，将阿里开源模型 Qwen3.8 27B 压缩到 5.9 GB，内存占用相比原模型减少 9 到 10 倍，可放进 PC 甚至高端手机。