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SupraLabs 发布了 supra-title-FFT-preview，一个完全微调的0.4B参数模型，用于聊天标题生成，在115K样本上训练——比之前的数据集大了近10倍。
Nanbeige 4.1，一个3B模型，在编码任务中专注于算法效率，超越了Qwen3-30b-A3b和Qwen 3.5 4b，实现了600多次工具调用的长时任务。
VibeThinker是一个3B参数的模型，基于Qwen 2.5微调，通过创新的后训练方法（包括多路径思维和在数学、编程、科学上的分阶段训练），实现了与Claude Opus 4.5以及更大的模型（如DeepSeek v3）相当的性能。
微软正在测试Phi Silica在Nvidia GPU上的支持，允许开发者在配备RTX 30系列或更新GPU的Windows设备上本地运行这一小型语言模型，不过缺少仅限NPU的功能，比如提示压缩。
微博的VibeThinker-3B，一个3B参数模型，声称在数学和编程基准测试中匹配或超越DeepSeek V3.2和Gemini 3 Pro等更大模型的推理性能，引发了关于基准测试可靠性和扩展必要性的争论。
VibeThinker-3B模型在数学和编程推理性能上达到了最先进水平，在AIME'26上得分为94.3，在未见过的LeetCode问题上正确率为96.1%，表明小模型在可验证领域可以达到前沿推理水平。
Cleo 是 Qwen3.5-2B-Base 的微调版本，专为Text-to-SQL任务设计，使用统一的训练和推理框架，支持实时执行证据和安全检查。所有代码、模型和数据集均为开源。
微软推出 Fara-7B，一款仅 7B 参数的高效 Computer Use Agent，在网页任务上超越更大模型，支持纯本地部署，低成本实现桌面自动化。
微软发布了Fara-7B，一个7B参数的小型语言模型，专攻纯本地桌面自动化，能直接接管鼠标键盘执行重复流程，成本低且无需联网。
Supra Labs 发布了 Supra Title，这是一个参数为 350M 的专用模型，用于生成聊天对话标题。该模型基于 LFM2.5 构建，以 GGUF 格式运行在任何硬件上，且无需系统提示。
VibeThinker-3B 是一个拥有 3B 参数的模型，通过优化 Spectrum-to-Signal Principle (SSP) 后训练流程，在数学、编程和 STEM 基准测试上实现了前沿水平的推理性能，达到了与更大模型相当的性能。
本文介绍了IAPO，一种通过将输入归因与更强大的教师模型对齐，来提升多模态小语言模型工具调用能力的强化学习算法。在Qwen2.5-VL-3B上的实验表明，在六个测试集上，视觉问答准确率平均提升了3%。
作者分享了从头训练一个160M参数大语言模型的经验，尝试了多种架构，如多Token预测和分层推理模型。他强调快速迭代、简化思路以及理解架构有效原因的重要性。
微软在 Build 2026 上宣布了两款新的设备端 AI 模型：Aion 1.0 Instruct（一款开放权重的小型语言模型）和 Aion 1.0 Plan（一款 140 亿参数的推理与工具调用模型，适用于本地智能体工作流）。
从零开始训练了一个名为KeyLM的75M参数LLM，使用18B tokens，在指令跟随得分上与更大模型竞争，同时使用更少的参数和更少的数据。
OpenBMB 发布 MiniCPM5-1B，这是一款领先的 1B 参数开源权重大语言模型，在同尺寸类别中取得了 Artificial Analysis Intelligence Index 最高分（17.9），超越了 Qwen3.5 2B 等更大模型，而使用的参数更少。
MiniCPM5-1B 是 OpenBMB 推出的全新 1B 参数 AI 模型，具有 Think/No-Think 模式的混合推理能力、128K 上下文窗口、Apache 2.0 许可证，并可在多种硬件上运行。
MiniCPM5-1B 已完全开源，包含权重、训练数据和部署代码；它在2B以下模型中取得最高评分，并可在边缘设备上运行。
SupraLabs 发布了 Supra-50M，一个紧凑的 5000 万参数因果语言模型，包含基础版和指令版，基于 fineweb-edu 的 200 亿个 token 训练，在多项关键基准测试中达到了可与 GPT-2 和 SmolLM 等更大模型竞争的水平。
Sapient Intelligence 推出 HRM-Text，这是一个 1B 参数的推理语言模型，仅使用 40B tokens 训练，预算为 1000 美元，在大幅减少数据和计算需求的同时实现了具有竞争力的性能。