Mistral 发布 Leanstral 1.5 形式化验证模型
Mistral 发布 Leanstral 1.5，一个 Apache-2.0 许可的模型，119B 总参数、6B 激活参数，在形式化验证上大幅升级：miniF2F 达到 100%，PutnamBench 解出 587/672 题，FATE-H 达 87%、FATE-X 达 34%。
推荐理由：原文给出 Leanstral 1.5 在形式化验证基准上的成绩与每道题成本，读者可据此判断开源证明模型的性价比。
#模型发布
Mistral AI精选AI 评分7171
Google DeepMind精选AI 评分8080 Google DeepMind 发布 Nano Banana 2 Lite 与 Gemini Omni Flash
Google DeepMind 发布 Nano Banana 2 Lite（gemini-3.1-flash-lite-image）和 Gemini Omni Flash（gemini-omni-flash-preview）。
推荐理由：两款模型同时开放开发者入口，并给出延迟、单价与能力边界，便于判断图像与视频生成链路的成本取舍。
Google Research精选AI 评分7575 Google 发布表格数据零样本基础模型 TabFM
Google Research 发布面向表格数据分类与回归的基础模型 TabFM，将表格预测重构为上下文学习问题，无需手动训练、超参数调优和特征工程，单次前向传播即可对未见过的表格生成预测。
推荐理由：Google 把零样本思路从时序预测搬到表格数据，读者可了解其架构设计与 TabArena 基准表现。
Mistral AI精选AI 评分6262 Mistral 发布 OCR 4 文档解析模型
Mistral 发布 OCR 4，在提取文本之外返回边界框、块类型分类和逐页逐词置信度分数，支持 170 种语言、可单容器自托管部署。官方称独立标注者在 600 多份文档的盲评中平均 72% 更偏好 OCR 4，并在 OlmOCRBench 上取得 85.20 的最高总分。
推荐理由：官方给出 OCR 4 的边界框、块分类与置信度输出，以及自托管和按页计价方案，可据此判断文档解析管线的选型。
Google DeepMind精选AI 评分7878 Google DeepMind 发布 DiffusionGemma：文本生成最高提速 4 倍
Google DeepMind 发布实验性开源模型 DiffusionGemma，采用文本扩散方式并行生成整块文本，在专用 GPU 上推理最高提速 4 倍，单张 NVIDIA H100 上超过 1000 tokens/秒，RTX 5090 上超过 700 tokens/秒。
推荐理由：官方给出 26B MoE 文本扩散模型的速度数据、硬件门槛与质量取舍，便于判断本地低并发场景是否值得尝试。
Google DeepMind精选AI 评分8282 Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Live Translate 实时语音翻译模型
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Live Translate，这是一款支持 70+ 语言的近实时语音到语音翻译音频模型，能自动检测语言并保留说话者的语调、节奏和音高。
推荐理由：官方给出 70+ 语言实时语音翻译的连续生成机制与多产品落地节奏，可据此判断实时翻译的可用边界。
Google DeepMind精选AI 评分7878 Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B：统一无编码器多模态模型
Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B，一款面向笔记本电脑的智能体多模态模型，介于边缘端 E4B 与 26B MoE 之间，是首个支持原生音频输入的中等规模 Gemma 模型。
推荐理由：Gemma 4 12B 用无编码器架构把视觉和音频直接接入 LLM，读者可据此判断本地多模态智能体的硬件门槛。
Mistral AI精选AI 评分8282 Mistral 发布 Mistral Medium 3.5 与 Vibe 云端远程智能体
Mistral 发布 Mistral Medium 3.5，这是其首个合并指令遵循、推理与编码的 128B 稠密旗舰模型，采用修改版 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%，超过 Devstral 2 和 Qwen3.5 397B A17B。
推荐理由：Mistral 把编码智能体搬到云端并同步开源 128B 旗舰模型，读者可据此判断自托管与异步编码的可行边界。
Google DeepMind精选AI 评分8282 Google DeepMind 发布 Gemini Omni Flash，支持多模态输入生成与对话式视频编辑
Google DeepMind 发布 Omni 家族首个模型 Gemini Omni Flash，可组合图像、音频、视频和文本作为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 把对话式视频编辑和多模态输入生成整合进 Gemini 应用与 YouTube Shorts，可据此判断视频创作流程的变化。
Google DeepMind精选AI 评分8787 Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Flash，主打智能体与编码
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 模型系列，首发的 3.5 Flash 面向智能体与编码任务，在 Terminal-Bench 2.1 取得 76.2%、GDPval-AA 取得 1656 Elo、MCP Atlas 取得 83.6%，多模态理解在 CharXiv Reasoning 上为 84.2%，输出速度是其他前沿模型的 4 倍。
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速度对比，可据此判断其能力定位。
Google DeepMind精选AI 评分7171 Google DeepMind 发布 Gemini 3.1 Flash TTS 语音模型
Google DeepMind 发布 Gemini 3.1 Flash TTS，称其在可控性、表现力和语音质量上均有提升，在 Artificial Analysis TTS 榜单上取得 1,211 Elo 分数。
推荐理由：官方给出 Elo 1,211、70+ 语言与音频标签等具体指标，可据此判断语音生成的可控性提升。
Google DeepMind精选AI 评分7171 Google DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6，新增仪表读数能力
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6，这是其面向机器人的推理优先模型升级版，重点增强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：官方给出与前代及 Gemini 3.0 Flash 的对比，并首次加入仪表读数能力，可据此判断机器人在设施巡检中的自主程度。
Google DeepMind精选AI 评分8282 Google DeepMind 发布 Gemma 4 开源模型家族
Google DeepMind 发布 Gemma 4 开源模型家族，包含 E2B、E4B、26B MoE 和 31B Dense 四个尺寸，采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由：Gemma 4 以四个尺寸覆盖从手机到工作站的部署，并给出 Arena 排名与 Apache 2.0 许可，便于判断开源模型的可用边界。
Mistral AI精选AI 评分7272 Mistral AI 发布 Voxtral TTS 语音合成模型
Mistral AI 发布首个文本转语音模型 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，具备情感表达和零样本跨语言音色适配能力。
推荐理由：官方给出 4B 参数、70ms 延迟与 9 种语言支持，读者可据此判断企业语音智能体的成本与部署门槛。
Mistral AI精选AI 评分7878 Mistral 发布 Mistral Small 4，统一推理、多模态与编码智能体能力
Mistral AI 发布 Mistral Small 4，这是 Mistral Small 系列的下一个重大版本，也是首个把 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的 Mistral 模型，采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由：Mistral 把推理、多模态与编码智能体能力合并进单一开源模型，并给出可调推理强度与部署门槛。
Mistral AI精选AI 评分6060 Mistral 发布 Leanstral：面向 Lean 4 的开源代码智能体
Mistral 发布 Leanstral，称其为首个面向 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：官方给出 Leanstral 在 FLTEval 上的分数与成本对比，可据此判断形式化证明智能体的性价比路线。
Mistral AI精选AI 评分7575 Mistral 发布 Voxtral Transcribe 2 语音转写模型家族
Mistral AI 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，后者以 Apache 2.0 协议开放权重。
推荐理由：官方给出两款语音转写模型的延迟、错误率与定价对比，可据此判断实时语音场景的选型与成本。
Mistral AI精选AI 评分6565 Mistral 发布 OCR 3，表单与手写识别胜率较上代提升 74%
Mistral AI 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：官方给出与上一代在表单、手写和复杂表格上的胜率对比，以及每千页定价，可据此判断文档解析成本与适用场景。
Mistral AI精选AI 评分8282 Mistral 发布 Devstral 2 编码模型与 Mistral Vibe CLI
Mistral 发布下一代编码模型家族 Devstral 2，含 123B 的 Devstral 2 和 24B 的 Devstral Small 2，两者均为开源许可，Devstral 2 采用修改版 MIT、Small 2 采用 Apache 2.0。
推荐理由：原文给出 Devstral 2 的 SWE-bench 成绩、开源许可与部署门槛，读者可据此判断开源编码模型与闭源模型的差距。
Mistral AI精选AI 评分8282 Mistral 发布 Mistral 3 系列模型，含 675B 参数 Mistral Large 3
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 架构，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 系列以 Apache 2.0 开源并给出参数与部署路径，读者可据此判断开源前沿模型的可用边界。
Mistral AI精选AI 评分8080 Mistral 发布 Voxtral 语音理解模型，24B 与 3B 双版本开源
Mistral AI 发布 Voxtral 语音理解模型，提供 24B 和 3B 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、多语言自动检测和语音直接触发函数调用等能力。
推荐理由：Mistral 开源两款语音理解模型，给出与 Whisper、GPT-4o mini、ElevenLabs 的对比和 API 定价，便于评估落地成本。
Mistral AI精选AI 评分7272 Mistral AI 发布 Devstral Medium 并升级 Devstral Small 1.1
Mistral AI 与 All Hands AI 合作发布 Devstral Medium，并升级 Devstral Small 1.1。
推荐理由：Mistral 与 All Hands AI 联合发布两款编码智能体模型，给出了 SWE-Bench Verified 分数、开源许可和 API 定价，便于对比现有方案。
Mistral AI精选AI 评分7474 Mistral AI 发布首个推理模型 Magistral
Mistral AI 发布首个推理模型 Magistral，分为 24B 参数的开源版 Magistral Small 和更强的企业版 Magistral Medium。
推荐理由：Mistral 首个推理模型同时给出开源权重与企业版，并公开训练论文，读者可据此判断其多语言推理定位。
Mistral AIAI 评分5757 Mistral 发布 Codestral Embed 代码嵌入模型
Mistral AI 发布 Codestral Embed，这是其首个专为代码设计的嵌入模型，在真实代码检索场景中表现优于 Voyage Code 3、Cohere Embed v4.0 和 OpenAI 的大型嵌入模型。
Mistral AI精选AI 评分7878 Mistral AI 与 All Hands AI 发布编码智能体模型 Devstral
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 上的分数与开源许可，读者可据此判断开源编码智能体的当前水位。
Mistral AI精选AI 评分7474 Mistral 发布 Mistral Medium 3，主打低成本企业部署
Mistral AI 发布 Mistral Medium 3，称其在各项基准上达到或超过 Claude Sonnet 3.7 的 90%，成本为每百万 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、对标基准与部署门槛，可据此判断企业自部署的成本与可行性。
Mistral AI精选AI 评分7171 Mistral AI 发布 Mistral Small 3.1，支持多模态与 128k 上下文
Mistral AI 发布 Mistral Small 3.1，在 Mistral Small 3 基础上提升文本性能、多模态理解，并将上下文窗口扩展至 128k tokens，以 Apache 2.0 许可开源。
推荐理由：官方给出 Mistral Small 3.1 的多模态与长上下文能力及开源许可，读者可据此判断小模型在端侧与私有部署中的可用性。