Introducing Nano Banana Pro
Google DeepMind Blog194d agoReleaseGoogle DeepMind 於官方部落格公開「Nano Banana Pro」。雖然詳細技術細節尚未完整釋出，但從命名來看，「Nano」代表其定位於裝置端（On-device）運算，而「Banana Pro」則可能暗示針對開源硬體或物聯網設備的優化。這顯示 Google 持續深耕邊緣運算與高效能小模型的決心。
Granite 4.0 Nano: Just how small can you go?★ 75
Hugging Face Blog217d agoRelease本文探討 IBM 最新推出的超輕量級模型 Granite 4.0 Nano。作為 Granite 家族中體積最小的成員，Nano 專為端側（On-device）與邊緣運算設計，能在資源極度受限的設備（如手機、瀏覽器）上流暢運行。文章詳細分析了其架構優化、效能表現，以及如何透過 Hugging Face 工具鏈輕鬆部署，為隱私敏感與低延遲應用提供全新選擇。
Arm & ExecuTorch 0.7: Bringing Generative AI to the masses★ 80
Hugging Face Blog293d agoReleaseHugging Face 介紹 Arm 與 PyTorch 團隊在 ExecuTorch 0.7 的最新合作成果。此版本專為 Arm 架構（如手機、AI PC）優化生成式 AI 效能，透過先進的量化技術與核心優化（如 Arm KleidiAI），讓開發者能更輕鬆地在邊緣裝置上部署低延遲、低功耗的輕量化大語言模型。
SmolLM3: smol, multilingual, long-context reasoner★ 80
Hugging Face Blog329d agoReleaseHugging Face 正式發表 SmolLM3 輕量級模型系列。延續前代小巧好部署的特色，SmolLM3 這次特別強化了「多語言支援」、「長上下文處理」以及「推理能力（Reasoner）」。這使得開發者能在資源受限的設備或本地端，運行具備複雜邏輯推理與長文本理解的多語言 AI 應用。
Falcon-Edge: A series of powerful, universal, fine-tunable 1.58bit language models.★ 82
Hugging Face Blog383d agoRelease阿聯酋技術創新研究所（TII）發表 Falcon-Edge 系列模型，採用 1.58-bit（三進制）權重技術。該系列模型不僅體積小、運算速度快且功耗極低，非常適合在手機與筆電等邊緣設備上運行，同時還支援高效的微調，打破了以往極低位元模型難以微調的限制，為本地端 AI 應用帶來全新可能。
SmolVLM - small yet mighty Vision Language Model★ 80
Hugging Face Blog553d agoReleaseHugging Face 發表全新輕量級視覺語言模型 SmolVLM（約 2.2B 參數），專為本機與邊緣設備設計。該模型結合了 SigLIP 視覺編碼器與 SmolLM2 語言模型，不僅支援多圖輸入與影片分析，在多項基準測試中更展現出媲美更大尺寸模型的性能。SmolVLM 採 Apache 2.0 開源授權，極低記憶體佔用使其成為開發者在終端裝置部署 VLM 的理想選擇。
Using Stable Diffusion with Core ML on Apple Silicon★ 75
Hugging Face Blog1279d agoReleaseApple 與 Hugging Face 合作推出 Core ML 版的 Stable Diffusion，讓 Mac、iPad 和 iPhone 能直接利用 Apple 類神經引擎（ANE）進行硬體加速。開發者可以使用 Hugging Face 的 diffusers 庫與 Apple 的轉換工具，將 PyTorch 模型轉換為 .mlpackage 格式。此舉大幅降低了在 Apple 裝置上部署生成式 AI 模型的門檻，並顯著提升了圖像生成速度與能源效率。