美团开源 1.6 万亿参数智能体模型 LongCat-2.5，全程用国产芯片训练
美团 LongCat 团队在模型正式亮相一周后发布了 LongCat-2.5 的权重，这是一个为自主多步任务（尤其是编码）打造的 1.6 万亿参数 MoE 模型，每 token 约激活 480 亿参数。
推荐理由：材料记录了 1.6 万亿参数 MoE 模型在国产芯片上完成训练与部署的细节和基准对比。
#数据/训练
The Decoder精选AI 评分8181
The DecoderAI 评分5858 Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2，将基因组 AI 推进到单细胞类型分辨率
Google DeepMind 发布基因组研究模型 AlphaGenome 2，可预测遗传变异对特定人类细胞类型的影响，找到的相关基因变化接近前代的两倍。该模型基于 68 种组织逾 1.07 亿个单细胞图谱训练，在包含 28 种原代免疫细胞的 TenK10K 基准上识别出约 30% 的因果变异，前代微调版本为 16%。
The Verge · AIAI 评分5959 Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2，按细胞类型预测基因变异影响
Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2，可预测基因变异对单个细胞类型和状态的影响，比上一代 AlphaGenome 给出更细粒度的视图。
Google DeepMind精选AI 评分7171 Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2，按细胞类型预测 DNA 变异影响
Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2，可预测 DNA 序列及其变异如何影响特定人类细胞类型。该模型基于 68 种组织、超过 1.07 亿个单细胞图谱训练，在 TenK10K 数据集上识别出的因果变异比例从 16% 提升到 30%。模型即日起通过 AlphaGenome API 开放非商业研究使用，商业研究为私密预览。
推荐理由：AlphaGenome 2 从组织平均转向单细胞条件建模，读者可据此了解 DNA 变异预测在细胞类型分辨率上的变化。
Hugging Face BlogAI 评分5858 Dharma-AI 发布 2B 参数文档字段抽取模型 Dharma Field Extractor
Dharma-AI 发布 Dharma Field Extractor，一个 2B 参数模型，输入文档图像后按开放式或指定 schema 输出结构化 JSON，同一 checkpoint 无需按文档类型微调。
Mistral AI精选AI 评分6969 Mistral 发布时间序列基础模型 Timestral，最大 209M 参数
Mistral 发布首个时间序列基础模型系列 Timestral，提供 5M、28M、123M 和 209M 四个尺寸，最大模型在 GIFT-Eval、TIME 和 fev-bench 三项公开基准上排名第一，参数量仅为此前 SOTA 的三分之二。
推荐理由：原文给出四个尺寸的参数量、三项基准排名和 CPU 推理延迟，可据此判断时间序列基础模型的选型与部署成本。