新模型的发布、开源与迭代：大模型厂商的旗舰更新、开源权重放出、性能与价格变化的第一时间记录。
Mistral 发布 Mistral Medium 3.5，这是一个 128B 稠密模型，将指令遵循、推理与编码合并到同一套权重中，以修改版 MIT 许可开放权重，支持 256k 上下文窗口，最少四块 GPU 即可自托管，在 SWE-Bench Verified 上得分 77.6%，τ³-Telecom 得分 91.4。
推荐理由：Mistral 把编码智能体搬到云端并同步开源 128B 权重，读者可据此判断自托管与异步编码的可行边界。
Google DeepMind 发布 Gemini Omni 家族首个模型 Gemini Omni Flash，可组合图像、音频、视频和文本输入生成高质量视频，并通过自然语言多轮对话编辑视频。
推荐理由：Gemini Omni Flash 把视频生成与对话式编辑合并到同一模型，读者可据此判断多模态创作入口的变化。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 系列首个模型 3.5 Flash，定位为面向智能体与编码的前沿模型，即日起在 Gemini 应用、Google 搜索 AI Mode、Google Antigravity、Gemini API、Google AI Studio、Android Studio 及 Gemini Enterprise 上线。
推荐理由：官方给出 3.5 Flash 在编码与智能体基准上的具体分数和开放渠道，可据此判断速度与质量的取舍。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.1 Flash TTS，称其在可控性、表现力和质量上均有提升，在 Artificial Analysis TTS 榜单上取得 1211 Elo 分数。
推荐理由：官方给出 Elo 1211 与音频标签控制方式，可据此判断语音生成在可控性上的进展。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6，这是其推理优先机器人模型的升级版，强化了空间推理与多视角理解，并新增仪表读数能力，可读取压力表、液位计和数字读数。
推荐理由：官方给出与上一代及 Gemini 3.0 Flash 的对比和仪表读数新能力，可据此判断机器人高层推理的进展。
Mistral AI 发布首款文本转语音模型 Voxtral TTS，4B 参数，支持英语、法语、德语、西班牙语、荷兰语、葡萄牙语、意大利语、印地语和阿拉伯语共 9 种语言，具备情感表达与零样本跨语言音色适配能力。
推荐理由：Mistral 首款 TTS 模型给出参数量、延迟与定价，并公开与 ElevenLabs 的对比评测，便于判断企业语音栈的选型空间。
Mistral AI 发布 Mistral Small 4，这是 Mistral Small 系列的下一个重要版本，也是 Mistral 首个把 Magistral 的推理、Pixtral 的多模态和 Devstral 的智能体编码能力统一到单一模型中的模型，采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由：Mistral 首次把推理、多模态与编码智能体能力合并进单一开源模型，并给出可切换的推理强度参数。
Mistral 发布 Leanstral，这是首个面向 Lean 4 的开源代码智能体，采用 6B 激活参数的稀疏架构，权重以 Apache 2.0 许可开放，并接入 Mistral Vibe 与免费 API 端点 labs-leanstral-2603。
推荐理由：Mistral 开源面向 Lean 4 的代码智能体，给出权重、API 与 FLTEval 评测，可据此判断形式化验证的成本门槛。
Mistral 发布 Voxtral Transcribe 2，包含面向批量转写的 Voxtral Mini Transcribe V2 和面向实时场景的 Voxtral Realtime 两款语音转文本模型。
推荐理由：官方给出两款语音转写模型的延迟、错误率与价格对比，可据此判断实时语音应用的落地成本。
Mistral 发布 Mistral OCR 3，在表单、扫描文档、复杂表格和手写内容上相对 Mistral OCR 2 的整体胜率为 74%，官方称其准确率超过企业级文档处理方案和 AI 原生 OCR 方案。
推荐理由：官方给出与前代在表单、手写、扫描件上的胜率对比和每千页定价，可据此判断文档解析的替换成本。
Mistral AI 发布 Devstral 2 编码模型家族，含 123B 的 Devstral 2 和 24B 的 Devstral Small 2，两者均为开源模型，分别采用修改版 MIT 和 Apache 2.0 许可。
推荐理由：官方给出两款开源编码模型的参数、SWE-bench 成绩与许可差异，并附独立人工评测对比，便于判断开源编码模型与闭源模型的差距。
Mistral 发布 Mistral 3 系列，包括 14B、8B、3B 三个小尺寸稠密模型和迄今最强的 Mistral Large 3，后者为稀疏 MoE，41B 激活参数、675B 总参数，全部以 Apache 2.0 许可开源。
推荐理由：Mistral 3 全系以 Apache 2.0 开源并给出从 3B 到 675B 的规格与部署路径，读者可据此判断开源前沿模型的可用边界。
Mistral 发布 Voxtral 语音理解模型，提供 24B 生产级和 3B 本地与端侧两个版本，均以 Apache 2.0 许可开源并上线 API。模型支持 32k token 上下文，可处理最长 30 分钟音频转写或 40 分钟音频理解，具备内置问答与摘要、多语言自动检测以及从语音直接触发函数调用等能力。
推荐理由：Mistral 开源语音理解模型，给出两种尺寸、32k 上下文与 API 定价，可据此判断开源语音方案的落地成本。
Mistral AI 与 All Hands AI 合作推出 Devstral Medium，并升级 Devstral Small 至 1.1。
推荐理由：Mistral 与 All Hands AI 联合发布两款代码智能体模型，给出 SWE-Bench Verified 分数与 API 定价，便于对比现有方案。
Mistral AI 发布首款推理模型 Magistral，分为 24B 参数的开源版 Magistral Small 和企业版 Magistral Medium。
推荐理由：Mistral 首款推理模型同时给出开源权重与企业版，并公开训练论文，可对照其多语言推理与速度主张。
Mistral AI 发布首个面向代码的嵌入模型 Codestral Embed，称在真实代码检索场景中优于 Voyage Code 3、Cohere Embed v4.0 和 OpenAI 的大型嵌入模型。
推荐理由：官方给出代码嵌入模型在检索基准上的对比与多维度、多精度取舍，可据此评估代码 RAG 的存储与质量平衡。
Mistral AI 与 All Hands AI 合作发布面向软件工程任务的智能体模型 Devstral，在 SWE-Bench Verified 上取得 46.8%，比此前开源 SoTA 高出 6 个百分点以上，并以 Apache 2.0 许可开源。
推荐理由：官方给出 Devstral 在 SWE-Bench Verified 的分数与开源许可，读者可据此判断开源编码智能体的当前水位。
Mistral AI 发布 Mistral Medium 3，称其在多项基准上达到 Claude Sonnet 3.7 的 90% 或以上，价格为每百万 token 输入 0.4 美元、输出 2 美元。
推荐理由：官方给出 Mistral Medium 3 的定价、对标模型与部署门槛，可据此判断企业自部署的成本与可行性。
Mistral AI 发布 Mistral Small 3.1，在 Mistral Small 3 基础上提升文本性能与多模态理解，上下文窗口扩展至 128k tokens，推理速度达 150 tokens/s，以 Apache 2.0 许可开源。
推荐理由：官方给出 128k 上下文、150 tokens/s 与 Apache 2.0 开源等参数，可据此判断小模型在端侧与多模态场景的可用性。