Mistral 发布 Leanstral 1.5,形式化验证性能升级并开源
Mistral 发布 Leanstral 1.5,一个 Apache-2.0 许可、119B 总参数 6B 激活参数的模型,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:官方给出 Leanstral 1.5 在形式化验证基准上的成绩与开源入口,读者可据此判断其在 Lean 4 证明工程中的可用性。
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 Leanstral 1.5,一个 Apache-2.0 许可、119B 总参数 6B 激活参数的模型,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:官方给出 Leanstral 1.5 在形式化验证基准上的成绩与开源入口,读者可据此判断其在 Lean 4 证明工程中的可用性。
Google DeepMind 发布 Nano Banana 2 Lite(gemini-3.1-flash-lite-image)和 Gemini Omni Flash(gemini-omni-flash-preview)两款模型。
推荐理由:两款新模型给出了延迟、单价与可用入口,读者可据此判断图像与视频生成链路的成本取舍。
Google 发布面向表格数据分类与回归的基础模型 TabFM,将表格预测建模为上下文学习问题,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 把零样本思路搬到表格数据,读者可了解其架构设计与在 TabArena 上的对比表现。
OpenAI 预告下一代模型 GPT-5.6 Sol,称其在编码、科学和网络安全方面具备更强能力,并搭配其最先进的安全栈。
推荐理由:OpenAI 官方预告下一代模型 GPT-5.6 Sol,读者可了解其在编码、科学与网络安全上的能力方向及配套安全栈。
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、10 个语系,可打包进单个容器完全自托管。该模型在 OlmOCRBench 上取得 85.20 的总体最高分,OmniDocBench 得分 93.07,独立标注者在 600 多份文档的盲评中平均 72% 的情况下更偏好其输出。
推荐理由:OCR 4 把边界框、块分类和置信度分数一并输出,读者可据此判断文档解析如何接入 RAG 与智能体流程。
智谱发布旗舰模型 GLM-5.2,主打长程任务能力,首次在 1M token 上下文上稳定支撑长程工作,并以 MIT 开源许可发布。模型引入 IndexShare 架构,每 4 层稀疏注意力共享同一 indexer,在 1M 上下文下将每 token FLOPs 降低 2.9 倍,同时改进 MTP 层使投机解码接受长度最高提升 20%。
推荐理由:GLM-5.2 把 1M 上下文与长程编码能力结合,并给出与闭源前沿模型的基准对比,可据此判断开源模型在长程任务上的位置。
Google DeepMind 发布实验性开放模型 DiffusionGemma,采用文本扩散方式并行生成整块文本,在专用 GPU 上推理速度最高提升 4 倍。
推荐理由:官方给出 26B MoE 文本扩散模型的开放权重与硬件门槛,读者可据此判断本地低并发推理的适用边界。
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人的语调、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端上线节奏,可据此判断实时翻译的可用形态。
Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B,一款面向笔记本的智能体多模态模型,介于端侧 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。
NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Content Safety,基于 Gemma 3 4B IT 微调,将多模态输入、多语言覆盖、自定义企业策略执行和可审计推理链统一到一次推理调用中。
推荐理由:NVIDIA 发布 4B 多模态安全模型,支持自定义策略与可审计推理链,并公开训练数据集。
Hcompany 发布 Holo3.1 系列 computer-use 模型,基于 Qwen 家族,覆盖 0.8B、4B、9B 和 35B-A3B 四种尺寸,并首次提供 FP8、Q4 GGUF 和 NVFP4 量化权重用于本地推理。
推荐理由:Holo3.1 给出跨环境、跨框架与本地量化的具体数据,可据此判断端侧 computer-use 智能体的部署成本。
JetBrains 发布 Mellum2,一个从零训练的 12B 参数 Mixture-of-Experts 模型,覆盖自然语言与代码,每个 token 仅激活 2.5B 参数,以 Apache 2.0 许可开源。官方称其面向路由、RAG、摘要、子智能体和高吞吐编码等低延迟场景,相比同规模模型推理速度提升 2 倍以上。模型已在 Hugging Face 开放下载,架构、训练与评测细节见技术报告。
推荐理由:JetBrains 开源 12B MoE 模型,激活 2.5B 参数并主打 2 倍以上推理速度,可据此判断轻量模型在 RAG 与子智能体中的定位。
Mistral 发布 Mistral Medium 3.5,这是一个 128B 稠密模型,把指令遵循、推理和编码合并到同一套权重中,以修改版 MIT 许可开放权重,公开预览阶段成为 Mistral Vibe 和 Le Chat 的默认模型。
推荐理由:Mistral 把编码智能体搬到云端并同步放出 128B 开源权重,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 系列首个模型 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放在同一模型里,可据此判断视频创作流程的变化。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 系列首个模型 3.5 Flash,主打智能体与编码能力,即日起在 Gemini 应用、Google 搜索 AI Mode、Google Antigravity、Gemini API 及 Gemini Enterprise 等渠道开放。
推荐理由:官方给出 3.5 Flash 在编码与智能体基准上的成绩和开放渠道,可据此判断其速度与成本定位。
NVIDIA 发布 Nemotron 3 Nano Omni,一款面向文档分析、多图推理、语音识别、长音视频理解与智能体电脑操作的全模态理解模型,在 MMlongbench-Doc、OCRBenchV2、WorldSense、DailyOmni、VoiceBench 等榜单上取得领先成绩。
推荐理由:原文给出架构、训练配方与多榜成绩,可据此判断开源全模态模型在文档、音视频与智能体场景的可用性。
DeepSeek 发布 V4,两个 MoE 检查点上线 Hub:DeepSeek-V4-Pro 为 1.6T 总参数、49B 激活,DeepSeek-V4-Flash 为 284B 总参数、13B 激活,均支持 1M token 上下文窗口。
推荐理由:DeepSeek-V4 把长上下文成本压到 V3.2 的零头,读者可据此判断智能体长任务部署的可行性。
OpenAI 发布 GPT-5.5,该模型面向编码、研究和数据分析等复杂任务,并支持跨工具使用。
推荐理由:OpenAI 官方发布 GPT-5.5,读者可据此了解新模型面向编码、研究与数据分析的定位。
OpenAI 发布 GPT-Rosalind,一款面向生命科学研究的 frontier 推理模型。该模型用于加速药物发现、基因组分析、蛋白质推理和科研工作流。
推荐理由:OpenAI 官方发布面向生命科学的推理模型,读者可了解其瞄准的药物发现与基因组分析场景。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.1 Flash TTS,一款主打可控性与表现力的文本转语音模型,已在 Gemini API 和 Google AI Studio 面向开发者预览,企业版在 Vertex AI 预览,Workspace 用户可通过 Google Vids 使用。
推荐理由:官方给出音频标签控制方式、Elo 分数与多语言覆盖,可据此判断语音生成的可控性变化。