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。
Google DeepMind 发布 Gemini 3，称其为自家最智能的模型，首发 Gemini 3 Pro 预览版，并同步上线 Gemini 应用、Search 的 AI Mode、AI Studio、Vertex AI、Gemini CLI 及新的智能体开发平台 Google Antigravity。
推荐理由：官方一次性给出 Gemini 3 Pro 与 Deep Think 的基准成绩、产品落地范围和开放入口，可据此判断能力代际变化。
OpenAI 升级 GPT-5 系列，推出 GPT-5.1，模型更温和、能力更强，并新增自定义 ChatGPT 语气和风格的方式。GPT-5.1 从今天起向付费用户逐步推送。
推荐理由：OpenAI 官方公布 GPT-5 系列的升级方向与付费用户推送节奏，可据此了解 ChatGPT 的对话风格变化。
OpenAI 发布 GPT-5 系统卡补充说明，给出 GPT-5.1 Instant 与 GPT-5.1 Thinking 的更新安全指标，并新增心理健康与情感依赖方面的评估。
推荐理由：官方补充卡给出 GPT-5.1 两个版本的安全指标更新，并新增心理健康与情感依赖评估。
OpenAI 发布 GPT-5 系统卡附录，公开新模型 GPT-5-Codex，这是 GPT-5 针对 Codex 中智能体编码进一步优化的版本。该模型会根据任务复杂度更动态地调整思考投入，对简单对话查询或小任务快速响应，对更复杂的任务则独立工作更长时间。
推荐理由：官方系统卡附录披露 GPT-5-Codex 按任务复杂度动态调整思考投入，可据此了解 Codex 中编码智能体的能力取向。
Google 发布 EmbeddingGemma，一款面向端侧场景的多语言嵌入模型，参数量 308M，上下文窗口 2K，支持 100 多种语言，量化后内存占用低于 200MB。
推荐理由：308M 参数、2K 上下文、支持 100 多种语言，可据此判断端侧 RAG 与多语言检索的落地空间。
OpenAI 发布更先进的语音到语音模型 gpt-realtime，并更新 Realtime API。新 API 能力包括 MCP server 支持、图像输入和 SIP 电话呼叫支持。
推荐理由：OpenAI 官方发布语音到语音新模型并同步扩展 Realtime API 能力，可据此了解语音智能体的接口变化。
OpenAI 在 API 平台发布 GPT-5，主打高推理性能、面向开发者的新控制项，以及在真实编码任务上的领先结果。
推荐理由：OpenAI 官方在 API 平台上线 GPT-5，开发者可据此了解新模型在推理与真实编码任务上的定位。
OpenAI 发布 GPT-5，称其为公司目前最先进的模型，面向企业 AI、自动化和办公效率场景。官方将其定位为智能工作新时代的推动力。
推荐理由：OpenAI 官方对 GPT-5 的定位说明，可了解其面向企业 AI 与自动化场景的落点。
OpenAI 发布 GPT-5，并介绍它在编码与设计方面带来的新可能。原文仅提供摘要，未给出具体功能、基准数据或使用方式。
OpenAI 发布 GPT-5，称其为目前最强的 AI 系统，在智能水平上较此前所有模型有显著跃升。官方称 GPT-5 在编码、数学、写作、健康、视觉感知等方向达到 SOTA 表现。
推荐理由：OpenAI 官方发布 GPT-5，给出其在编码、数学、写作、健康与视觉感知上的能力定位，可作为了解该模型代际变化的官方口径。
OpenAI 发布 GPT-5 系统卡，说明其统一模型路由系统如何调度 gpt-5-main、gpt-5-thinking 以及 gpt-5-thinking-nano 等轻量版本，以针对不同任务和开发者用途提供快速或更强的响应。
推荐理由：官方系统卡披露 GPT-5 的统一模型路由机制，读者可了解不同任务如何被分配到对应模型。
OpenAI 发布 GPT-5 的首次上手预览，展示一组资深开发者第一次使用 GPT-5 的过程。
推荐理由：OpenAI 官方放出 GPT-5 的首次上手片段，可据此了解开发者实际使用这款新模型的场景。
OpenAI 发布 gpt-oss-120b 和 gpt-oss-20b 两款开放权重语言模型，采用 Apache 2.0 许可。官方称这两款模型在推理任务上优于同规模开放模型，具备较强的工具调用能力，并针对消费级硬件的高效部署做了优化。
推荐理由：OpenAI 以 Apache 2.0 开源两款不同规模权重模型，可据此判断本地部署与工具调用的可选范围。
Mistral AI 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，具备原生多语言、音频问答与摘要、语音触发函数调用等能力，API 定价为每分钟 $0.001。
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，读者可据此评估自部署与调用成本。
Mistral AI 与 All Hands AI 合作推出 Devstral Medium，并升级 Devstral Small 至 1.1 版本。
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、开源许可与 API 定价，便于读者比较开源与闭源方案的成本性能。
Hugging Face 发布完全开源的 3B 模型 SmolLM3，在 11T tokens 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：官方完整公开了 3B 模型的预训练、中训练与后训练配方，读者可据此复现或迁移到自研小模型。
Gemma 3n 从 Google I/O 的预览版转为正式发布，已在 transformers、timm、MLX、llama.cpp、transformers.js、ollama、Google AI Edge 等开源库上线。
推荐理由：Gemma 3n 正式开源并接入主流推理库，读者可据此了解端侧多模态模型的部署路径与内存优化思路。
Mistral AI 发布首个推理模型 Magistral，分为 24B 参数的开源版 Magistral Small 和企业版 Magistral Medium。
推荐理由：Mistral 首个推理模型同时给出开源权重与企业版，并公开 AIME2024 成绩与多语言推理定位，可据此判断其与现有推理模型的差异。
H Company 发布 Holo1 系列 Action VLM 及多模态定位基准 WebClick，模型已开源在 Hugging Face。该系列包含 Holo1-3B 和 Holo1-7B，其中 7B 在常见 UI 定位基准上平均准确率达 76.2%，为小尺寸模型中最高。
推荐理由：Holo1 开源了 GUI 定位模型与配套基准，读者可据此评估浏览器自动化在成本与精度上的取舍。
Mistral AI 发布首个专为代码设计的嵌入模型 Codestral Embed，官方称其在真实代码检索任务上显著优于 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任务上的对比与维度精度取舍，可据此评估代码 RAG 的存储成本。