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 AI 与 All Hands AI 合作发布面向软件工程任务的智能体 LLM Devstral，以 Apache 2.0 许可开源，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。
推荐理由：Mistral 与 All Hands AI 合作的智能体编码模型，给出 SWE-Bench Verified 成绩与本地部署门槛，便于判断开源编码模型的当前水平。
Falcon-LLM 团队发布 Falcon-H1 系列开源模型，共六款，参数规模从 0.5B 到 34B，每款均含 base 与 instruct 版本，采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由：Falcon-H1 用混合注意力与 SSM 架构在长上下文吞吐上取得明显优势，读者可据此判断小参数模型的部署取舍。
OpenAI 为 o3 和 o4-mini 系统卡发布补充说明，介绍云端编码智能体 Codex。Codex 由 codex-1 驱动，后者是 OpenAI o3 针对软件工程优化的版本，通过强化学习在多种环境的真实编码任务上训练，以生成贴近人类风格和 PR 偏好的代码、精确遵循指令，并反复运行测试直到通过。
推荐理由：官方系统卡补充说明披露了 Codex 背后的 codex-1 及其训练方式，可了解该编码智能体的技术来源。
Falcon-Edge 系列发布，基于 BitNet 架构，提供 1B 和 3B 两种规模，每种规模都有 base 与指令微调版本，权重以三值格式（{-1, 0, 1}）提供。
推荐理由：Falcon-Edge 用一次预训练同时产出 bfloat16 与三值量化版本，并给出可直接微调的权重与工具包，读者可据此判断 1.58bit 模型的落地路径。
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，可据此判断企业选型的成本与落地条件。
Meta 发布 Llama Guard 4，一个 12B dense 多模态安全模型，以及两个新的 Llama Prompt Guard 2 模型，模型 checkpoint 已上线 Hugging Face Hub 的 Llama 4 Collection。
推荐理由：Meta 开源多模态安全模型，给出架构剪枝思路与相对上一代的召回对比，可据此评估内容审核管线。
OpenAI 发布 o3 和 o4-mini 的系统卡，称两款模型将前沿推理能力与完整工具能力结合。可用工具包括网页浏览、Python、图像与文件分析、图像生成、canvas、自动化、文件搜索和记忆。
推荐理由：官方系统卡披露 o3 与 o4-mini 的推理能力与工具调用范围，可对照此前模型看能力边界。
OpenAI 在 API 中发布 GPT-4.1 系列模型，官方称其在编码、指令遵循和长上下文理解上有全面提升，并同步推出首个 nano 模型。该系列即日起面向全球开发者开放。
推荐理由：OpenAI 在 API 中上线 GPT-4.1 系列并首次推出 nano 版本，读者可了解其在编码与长上下文上的改进方向。
Meta 发布 Llama 4 Maverick（约 400B 总参数）与 Llama 4 Scout（约 109B 总参数），两者均为 17B 激活参数的 MoE 模型，原生支持文本与图像输入，并已在 Hugging Face Hub 上线。
推荐理由：Hugging Face 官方给出 Llama 4 两款 MoE 模型的架构细节与部署入口，可据此判断长上下文与多模态的落地条件。
DeepSeek 本周在 Hugging Face Hub 上线 DeepSeek-V3 0324，架构与初代 DeepSeek-V3 相同，但改用 MIT 许可，重点提升指令遵循、代码与数学能力。
推荐理由：梳理 DeepSeek-V3 0324 的基准提升与 MIT 许可变化，并给出本地部署与安全使用的具体路径。
OpenAI 发布 GPT-4o 系统卡补充说明，介绍 4o 图像生成。该能力比此前的 DALL·E 3 系列模型显著更强，可生成照片级真实感输出，也能接收图像作为输入并进行变换。
推荐理由：官方系统卡补充说明披露了 4o 图像生成相对 DALL·E 3 的能力变化，可据此了解该模型的生成与图像输入能力边界。
NVIDIA 在 GTC 2025 上发布三项面向物理 AI 的开源成果：世界基础模型 Cosmos Transfer、Physical AI Dataset 以及人形机器人基础模型 NVIDIA Isaac GR00T N1。
推荐理由：NVIDIA 一次性开源世界模型、数据集与人形机器人基础模型，读者可据此判断物理 AI 开发可用的工具链起点。
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 per second，采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由：官方给出 Mistral Small 3.1 的基准对比、128k 上下文与端侧运行门槛，便于判断小模型选型。
Google 发布 Gemma 3 系列开放权重模型，提供 1B、4B、12B、27B 四种规模，含预训练与指令微调版本。4B、12B、27B 支持图像与文本输入及 140 多种语言，上下文窗口从 Gemma 2 的 8k 提升至 128k，1B 版本为纯文本、32k 上下文。
推荐理由：梳理 Gemma 3 的四种规模、多模态与 128k 上下文改动，并给出 transformers、MLX、llama.cpp 的落地路径。
Cohere For AI 发布 Aya Vision 系列 8B 和 32B 参数视觉语言模型，覆盖 23 种语言，并以开放权重形式发布。
推荐理由：官方披露了 8B 与 32B 两个开源权重的多语言视觉语言模型，并给出与更大规模模型的对比胜率，便于判断小参数多模态模型的当前水位。
OpenAI 发布 GPT-4.5 系统卡，并以研究预览形式推出 GPT-4.5，称其是目前规模最大、知识最广的模型。
推荐理由：OpenAI 公布 GPT-4.5 系统卡，说明这是其目前规模最大、知识最广的模型，并以研究预览形式发布。
Google 发布 SigLIP 2 系列多语言视觉语言编码器，在 SigLIP 的 sigmoid loss 基础上加入解码器、自蒸馏 Global-Local loss 与 Masked Prediction loss 等训练目标。
推荐理由：梳理 SigLIP 2 相比 SigLIP 新增的训练目标与 naflex 动态分辨率变体，便于理解视觉编码器的演进方向。
Hugging Face 发布 SmolVLM2 系列视频理解模型，提供 2.2B、500M 和 256M 三种参数规模，并称 500M 与 256M 是迄今最小的视频语言模型。
推荐理由：官方给出三种参数规模与 Video-MME 表现，可据此判断小模型端侧视频理解的实际可用边界。
Mistral AI 发布 Mistral Saba，这是其首个专门面向区域语言的模型，参数规模 24B，训练数据来自中东和南亚。该模型支持阿拉伯语和多种印度源语言，在泰米尔语等南印度语言上表现突出，官方称其回答比规模大 5 倍以上的模型更准确，同时速度更快、成本更低。
推荐理由：Mistral 推出面向中东和南亚的区域语言模型，读者可了解其参数规模、语言覆盖与本地部署方式。
OpenAI 发布 o3-mini 模型，官方页面已上线，但正文内容未能抓取，具体能力与参数暂不明确。