Introducing NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni: Long-Context Multimodal Intelligence for Documents, Audio and Video Agents★ 75
Hugging Face Blog35d agoReleaseNVIDIA 推出全新輕量級多模態模型 Nemotron 3 Nano Omni，主打「長文本」與「多模態」處理能力。該模型專為文件分析、語音與影片理解的 AI Agent 所設計，能在資源受限的設備上運行。這標誌著邊緣端（On-device）多模態 Agent 應用的重大突破。
Welcome Gemma 4: Frontier multimodal intelligence on device★ 85
Hugging Face Blog61d agoReleaseGoogle 正式推出 Gemma 4 開放模型家族，將前沿的多模態智能帶入裝置端。Gemma 4 體積輕量、適合在手機與筆電運行，並具備強大的視覺與文字理解能力。Hugging Face 已在第一時間提供完整支援，開發者可立即透過 Transformers 進行微調與部署。
State of Open Source on Hugging Face: Spring 2026★ 85
Hugging Face Blog77d agoCommentaryHugging Face 發布 2026 年春季開源報告，揭示開源 AI 生態的最新趨勢。報告指出，具備推理能力的開源模型（如 DeepSeek 與 Qwen 系列）已成為社群主流；同時，以 smolagents 為首的輕量級 Agent 框架與本機端（On-Device）小模型正快速普及。此外，開源多模態與影片生成技術的下載量也創下歷史新高，展現出開源社群強大的創新動能。
Introducing Gemma 3 270M: The compact model for hyper-efficient AI★ 72
Google DeepMind Blog222d agoReleaseGoogle DeepMind 宣布在 Gemma 3 工具包中加入全新成員「Gemma 3 270M」。這款僅有 2.7 億（270M）參數的極致輕量級模型，專為需要超高效率、低延遲以及資源受限的邊緣設備（On-device）運算場景所設計，為開發者在極端硬體限制下部署 AI 提供了全新的高效能選擇。
Gemma 3n fully available in the open-source ecosystem!★ 80
Hugging Face Blog341d agoReleaseGoogle 最新推出的 Gemma 3n 模型系列已正式在 Hugging Face 開源社群全面上線。此版本針對端側部署（On-device）與高效能推論進行優化，Hugging Face 生態系已提供完整支援。開發者現在可以無縫使用 Transformers、vLLM、TRL 等工具進行部署、推論與微調，為輕量級與邊緣運算 AI 應用提供了全新的強大選擇。
Gemini Robotics On-Device brings AI to local robotic devices★ 85
Google DeepMind Blog343d agoReleaseGoogle DeepMind 宣布推出「Gemini Robotics On-Device」模型。這是一款專為本地（裝置端）運作設計的高效機器人 AI 模型，旨在賦予機器人通用的靈巧操作能力（general-purpose dexterity），並能針對新任務進行快速適應（fast task adaptation），大幅提升邊緣端機器人的自主與反應能力。
Real-Time AI Sound Generation on Arm: A Personal Tool for Creative Freedom
Hugging Face Blog364d agoRelease本文介紹如何在 Arm 架構硬體（如筆電、手機及邊緣設備）上運行即時 AI 聲音生成模型。透過 Hugging Face 與 Arm 的技術優化，創作者現在能以極低延遲在本地端生成音效，無需依賴昂貴的雲端 GPU。這項突破不僅提升了創作隱私，也為離線互動式媒體與遊戲開發開闢了新路徑。
Announcing Gemma 3n preview: Powerful, efficient, mobile-first AI★ 78
Google DeepMind Blog378d agoReleaseGoogle DeepMind 發表全新開放模型 Gemma 3n 預覽版，專為行動裝置與端側（on-device）快速多模態 AI 設計。該模型不僅優化了執行效能，還引入獨特的「二合一（2-in-1）」彈性架構，並擴展了對音訊的理解能力。這將賦能開發者構建即時互動、以語音為核心的全新應用體驗。
SmolVLM2: Bringing Video Understanding to Every Device★ 80
Hugging Face Blog467d agoReleaseHugging Face 正式發布 SmolVLM2 系列模型，專為手機與筆電等個人裝置設計。此版本最大亮點是引入了強大的「影片理解」與「多圖處理」能力，其中 2.2B 旗艦版本在保持極低運算資源消耗的同時，能在多項視覺與影片基準測試中媲美更大尺寸的模型。模型完全開源並採用 Apache 2.0 授權，極具實用價值。
SmolVLM Grows Smaller – Introducing the 256M & 500M Models!★ 75
Hugging Face Blog495d agoReleaseHugging Face 發表了 SmolVLM 家族的最新成員：256M 和 500M 參數的超小型視覺語言模型（VLM）。這兩款模型體積極小，旨在讓多模態 AI 能在手機、物聯網設備或瀏覽器中流暢運行。儘管尺寸迷你，它們在基礎圖像描述與問答任務上仍展現出實用的性能，為邊緣端多模態應用開闢新路徑。
Llama can now see and run on your device - welcome Llama 3.2★ 95
Hugging Face Blog615d agoReleaseMeta 正式發布 Llama 3.2，最大亮點為首次推出 11B 和 90B 的視覺多模態模型，能理解圖像與圖表；同時推出專為手機與邊緣裝置設計的 1B 和 3B 超輕量文字模型，支援 128k 脈絡長度。Hugging Face 已在 Transformers、TGI 及微調工具中全面支援，方便開發者即刻部署與應用。
Open-sourcing Knowledge Distillation Code and Weights of SD-Small and SD-Tiny★ 70
Hugging Face Blog1036d agoReleaseHugging Face 宣布開源基於 Stable Diffusion 蒸餾的輕量化模型 SD-Small（約 5.11 億參數）與 SD-Tiny（約 3.23 億參數）的權重與完整訓練程式碼。透過知識蒸餾技術減少 UNet 的層數，這些模型在保留高圖像質量的同時，實現了 1.5 到 2 倍的推理加速。此舉不僅降低了消費級顯卡與行動裝置運行 AI 繪圖的門檻，也讓開發者能自行蒸餾客製化的 SD 模型。