Mistral 发布 Devstral 2 编码模型与 Mistral Vibe CLI
Mistral AI 发布下一代编码模型系列 Devstral 2，含 123B 的 Devstral 2 和 24B 的 Devstral Small 2，分别采用修改版 MIT 和 Apache 2.0 许可，均为开源。
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，可据此判断开源编码模型与闭源模型的差距。
模型发布
全部主题新模型的发布、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。
最新精选
第 81–100 条 · 共 182 条Mistral AI精选AI 评分8282
Mistral AI精选AI 评分8282 Mistral 发布 Mistral 3 系列：Mistral Large 3 与 Ministral 3 全部开源
Mistral 发布 Mistral 3 系列，包含 Mistral Large 3 与 Ministral 3（3B、8B、14B），全部以 Apache 2.0 许可开源。
推荐理由：Mistral 3 同时给出 675B 稀疏 MoE 大模型与 3B 到 14B 端侧系列，并公开 Apache 2.0 权重与部署格式，读者可据此判断开源前沿模型与端侧路线的分工。
Google DeepMind精选AI 评分7878 Google DeepMind 发布 Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）图像模型
Google DeepMind 发布 Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image），一个基于 Gemini 3 Pro 的高保真图像生成与编辑模型，已在 Google AI Studio 和 Vertex AI 以付费预览形式通过 Gemini API 逐步开放。
推荐理由：官方给出 Gemini 3 Pro Image 的分辨率、文本渲染与搜索接地等能力细节，可据此判断图像生成与编辑的可用边界。
Google DeepMind精选AI 评分6262 Google DeepMind 发布 WeatherNext 2 天气预报模型
Google DeepMind 与 Google Research 发布 WeatherNext 2，称其生成预报速度提升 8 倍，分辨率最高可达 1 小时。
推荐理由：原文给出生成速度、分辨率与可用入口，读者可据此判断该模型在天气预报工作流中的位置。
Google DeepMind精选AI 评分7171 Google DeepMind 发布 SIMA 2：接入 Gemini 的 3D 世界游戏智能体
Google DeepMind 发布 SIMA 2，将 Gemini 模型嵌入智能体核心，使其从指令执行者升级为能推理目标、与用户对话并自我改进的游戏伙伴。
推荐理由：SIMA 2 把 Gemini 的推理能力接入 3D 游戏智能体，并给出自我改进循环与在 Genie 3 生成世界中的泛化表现。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 Google 发布 EmbeddingGemma 多语言嵌入模型
Google 发布 EmbeddingGemma，一款面向端侧场景的多语言文本嵌入模型，参数量 308M，上下文窗口 2K，支持超过 100 种语言。该模型基于 Gemma3 骨干改为双向注意力，输出 768 维向量并支持 MRL 截断到 512、256 或 128 维，量化后内存占用低于 200MB。
推荐理由：原文给出 308M 参数、2K 上下文和量化后 200MB 内存等规格，读者可据此判断端侧 RAG 的落地边界。
Hugging Face Blog精选AI 评分8888 Hugging Face 欢迎 OpenAI 开源模型家族 GPT OSS
OpenAI 发布开源权重模型家族 GPT OSS，包含 117B 参数的 gpt-oss-120b 和 21B 参数的 gpt-oss-20b，均为 MoE 架构并采用 MXFP4 4-bit 量化，采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由：Hugging Face 官方给出两款开源权重模型的参数、量化与部署路径，可据此判断本地推理的硬件门槛。
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 发布 Voxtral 语音理解模型，提供 24B 和 3B 两种尺寸，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、Apache 2.0 许可与 API 定价，读者可据此判断语音能力的部署与成本选择。
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 分数与 API 定价，便于对比现有方案。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 发布 SmolLM3：3B 多语言长上下文推理模型
Hugging Face 发布 SmolLM3，一个完全开源的 3B 模型，在 11T token 上训练，支持 think/no_think 双模式推理、6 种语言和最高 128k 上下文。
推荐理由：Hugging Face 公开了 SmolLM3 的完整训练配方与数据配比，读者可据此复现或改进 3B 级小模型的训练流程。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 NVIDIA Llama Nemotron Nano VL 上架 Hugging Face Hub
NVIDIA 发布 Llama Nemotron Nano VL，一个 8B 视觉语言模型，面向智能文档处理，已在 Hugging Face 上架。
推荐理由：8B 视觉语言模型面向文档处理，给出了架构、训练数据与 OCRBench v2 表现，便于评估企业文档自动化选型。
Hugging Face Blog精选AI 评分7878 Gemma 3n 正式上线开源生态，支持多模态与端侧运行
Gemma 3n 正式在 transformers、timm、MLX、llama.cpp、transformers.js、ollama 等主流开源库中可用，并发布 gemma-3n-E2B 与 gemma-3n-E4B 两个尺寸（各含 base 与 instruct 变体）。
推荐理由：原文给出 Gemma 3n 的端侧内存占用、多模态输入与各开源库接入方式，便于判断本地部署可行性。
Mistral AI精选AI 评分7676 Mistral AI 发布首款推理模型 Magistral，含 24B 开源版与企业版
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 AIME2024 成绩和训练论文，便于对比其推理能力定位。
Hugging Face Blog精选AI 评分7171 H Company 发布 Holo1 系列 GUI 自动化 VLM 与 WebClick 基准
H Company 发布 Holo1 系列动作视觉语言模型（含 Holo1-3B 与 Holo1-7B）以及 WebClick 多模态定位基准，模型已在 Hugging Face 开源。
推荐理由：Holo1 开源了面向 GUI 自动化的动作 VLM 家族，并给出 WebClick 基准与 Surfer-H 智能体的组合方式，读者可据此评估网页自动化方案的成本与精度取舍。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 发布 SmolVLA：450M 开源视觉-语言-动作模型
Hugging Face 发布 SmolVLA，一个 450M 参数的开源视觉-语言-动作（VLA）模型，可在消费级硬件甚至 CPU 上运行，仅用 lerobot 标签下的社区共享数据集预训练。
推荐理由：450M 的 VLA 模型仅用社区数据预训练就能在仿真和真机上超过更大模型，读者可据此判断开源机器人模型的成本门槛。
Mistral AI精选AI 评分6262 Mistral AI 发布代码嵌入模型 Codestral Embed
Mistral AI 发布首个面向代码的嵌入模型 Codestral Embed，官方称其在真实代码检索场景中明显优于 Voyage Code 3、Cohere Embed v4.0 和 OpenAI 的大嵌入模型。
推荐理由：官方给出代码嵌入模型与三家竞品的对比，以及维度与精度可调的取舍方式，便于评估检索成本。
Mistral AI精选AI 评分7676 Mistral AI 发布编码智能体模型 Devstral，Apache 2.0 开源
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 上得分 46.8%，比此前开源 SOTA 模型高出 6 个百分点以上，并以 Apache 2.0 许可开源。
推荐理由：Mistral 与 All Hands AI 联合发布开源编码智能体模型，给出 SWE-Bench Verified 分数与本地部署门槛，便于判断其可用性。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 Falcon-H1 系列开源模型发布，0.5B 到 34B 采用注意力与 SSM 混合架构
Falcon-LLM 团队发布 Falcon-H1 系列六个开源模型，参数规模从 0.5B 到 34B，每个都提供 base 和 instruct 版本，采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由：Falcon-H1 用混合注意力与 SSM 架构覆盖 0.5B 到 34B，读者可据此判断小模型在长上下文与端侧场景的取舍。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Falcon-Edge 发布 1B 与 3B 三值语言模型系列
Falcon-Edge 系列发布，基于 BitNet 架构的三值（1.58bit）语言模型，提供 1B 和 3B 两种规模，各有 base 与指令微调版本。该系列采用新的预训练范式，单次训练同时产出 bfloat16 非量化版本、原生 BitNet 模型和便于微调的预量化 BitNet 变体，预训练数据约 1.5 Tera Tokens。
推荐理由：Falcon-Edge 用一次预训练同时产出 bfloat16 与三元量化版本，并给出可直接微调的工具链，读者可据此判断 1.58bit 模型的落地路径。
Mistral AI精选AI 评分7474 Mistral AI 发布 Mistral Medium 3，主打低成本企业级部署
Mistral AI 发布 Mistral Medium 3，官方称其在多项基准上达到 Claude Sonnet 3.7 的 90% 或以上水平，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、对标模型与部署门槛，读者可据此判断企业选型的成本与落地条件。