Mistral 发布多模态 MoE 模型 Mistral Large 4（Le Chonk），约 1T 总参数、49B 激活参数，上下文窗口 1M tokens，采用 FP8 与 NVFP4 两种官方权重，并以 Mistral Ecosystem Open-Weight License 分发。
推荐理由：原文给出 1T 总参数、49B 激活、1M 上下文的完整架构与基准数据，可据此判断开源权重模型在网络安全与编码智能体上的位置。
Mistral AI 发布旗舰多模态模型 Mistral Large 4（Le Chonk）的开放权重，参数量达 1 万亿，在 FrontierCode 2.0 上以 19.7% 领先，Terminal-Bench 4.0 提升 13 个百分点至 41%。
推荐理由：原文给出开放权重、三档推理模式和多项编码与安全基准，可据此判断自托管部署的成本与能力边界。
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Carbon，距 Argon 仅两周，在 Artificial Analysis Intelligence Index v5 上以 59 分排名第一，并领先 HLE-Diamond、TB-Science 等 4 项子评测。
推荐理由：汇总了 Gemini 4 Carbon 在多个独立榜单上的位置、定价与安全数据，并列出编码与幻觉方面的短板。
Google 的 Gemini 4 Carbon 在 Artificial Analysis Intelligence Index v5 上以 59 分登顶，在 9 项评测中的 4 项排名第一，包括 HLE-Diamond、Terminal-Bench-Science、AA-Omniscience 和 AutomationBench-AA。
推荐理由：Artificial Analysis 的独立评测显示 Gemini 4 Carbon 登顶 Intelligence Index v5，但在编码智能体上仍落后 Claude Opus 5.5。
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Carbon，称其在网络安全与长周期任务上达到当前最优，在 Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 上以 59 分排名第一。
推荐理由：官方披露了 Carbon 在网络安全与长周期智能体任务上的基准成绩和分阶段开放方式，可据此判断前沿模型的发布节奏。
NVIDIA 在 Hugging Face 和 ModelScope 上发布开放权重模型 Nemotron 3.5 Transcribe，把转写、说话人分离、翻译和音频问答合并到一个 checkpoint，支持 40 种语言转写、31 种语言与英语互译、13 种语言说话人标注，可处理最长 1 小时录音并标注最多 8 位说话人。
推荐理由：原文给出多语言转写与说话人分离的榜单成绩，并附可复用的数据管线和微调配方，便于判断落地成本。
Liquid AI 发布 LFM3 新一代 Liquid Foundation Models，把文本、视觉、音频、omni 和决策模型统一到 2B 参数级的共享骨干上，全部开源权重并已在 Hugging Face 上线。
推荐理由：原文给出六个 2B 级模型的架构改动与基准对比，可据此判断端侧多模态专用模型的落地边界。
Google DeepMind 发布世界模型 Genie 4，可实时生成带原生音频的可交互模拟世界，并支持用自然语言实时修改场景。Genie 4 首次原生生成音频，包含环境声与可随输入变化的角色对话，并借助 Gemini Omni 与 Gemini 3.8 Flash 维持场景连贯与多步事件推理。
推荐理由：原文交代了 Genie 4 的原生音频、实时可控与 Gemini 协同推理，读者可据此判断世界模型在机器人与内容预演上的用法。
OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra，官方称其把快速且能力较强的 computer use 带给所有人。
月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro，这是一款 2.8T 总参数、104B 激活参数、100 万 token 上下文窗口的多模态 MoE 模型，标准版与 Highspeed 版已上线网站、App、Kimi Work、Kimi Code 和 API，Highspeed 输出速度提升 2–3 倍但价格为标准版两倍。
推荐理由：材料把发布声明、独立评测与成本数据分开呈现，读者可据此判断开源权重前沿模型的真实位置与部署代价。
月之暗面发布推理模型 Kimi K3.1 Pro，在 Artificial Analysis 智能指数上得分 55，比 Kimi K3 提升 11 分，位列第四，仅次于 Claude Opus 5.5（58）、Claude Sonnet 5.5（56）和 Muse Wonder Full（56）。
推荐理由：原文给出 Kimi K3.1 Pro 与 Claude Opus 5.5 等闭源模型在多项基准上的逐项对比，可据此判断开源模型与闭源前沿的差距。
NVIDIA 发布预训练关系基础模型 Kumo Relational，可直接在企业数据库上做预测，无需任务特定训练、特征工程或表扁平化。
推荐理由：原文给出预训练关系基础模型在 41 个任务上的对比结果与开源入口，可据此判断免训练预测能否替代现有 XGBoost 流水线。
NVIDIA 扩展开源模型家族，覆盖语言、机器人、生物与量子计算，包括 Nemotron 3.5 Super VL、Nemotron 3.5 Bolt、Nemotron Retriever、Kumo、Cosmos 3.5、Alpamayo 2 Edge、BioNeMo 与 Ising。
推荐理由：原文一次性列出语言、机器人、生物、量子多条开源模型线的能力与开放渠道，便于比较各行业可定制的模型选择。
Mistral 发布 Voxtral 3 语音模型家族，包含支持 50+ 语言的转录模型 Voxtral Small Transcribe 3、支持 35+ 语言和 50+ 方言的 TTS 模型 Voxtral Mini TTS 3，以及基于 LiveKit 的语音智能体 SDK。
推荐理由：原文给出语音模型与智能体 SDK 的完整能力、定价和部署方式，便于判断实时语音智能体的落地成本。
Mistral 发布首个时间序列基础模型系列 Timestral，提供 5M、28M、123M、209M 四种规模，最大模型在 GIFT-Eval、TIME 和 fev-bench 三个公开基准的预训练零样本模型中排名第一，参数量仅为此前 SOTA 的三分之二。
推荐理由：Mistral 首次进入时间序列基础模型，209M 参数在三个公开基准上排名第一，并给出 CPU 推理延迟与微调路径。
Google DeepMind 开始广泛推送 Gemini 4 Argon，并同步发布安全与安保报告。该模型在网络安全测试中完成全部 12 个端到端模拟攻击场景（上一代为 5 个），在 Gray Swan 间接提示注入基准上把 15 次自适应攻击的成功率降至 0.7%。
推荐理由：原文披露了 Gemini 4 Argon 在网络安全与生物风险上的防护分层，以及智能体越界行为的实测数据，可供理解前沿模型的安全部署方式。
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，主打物理理解、代码生成与视觉语义推理，在 Embodied Reasoning（ERQA）基准上以纯推理取得 87%，称超过其他前沿模型。
推荐理由：官方给出 Argon 在 ERQA 的 87% 成绩与四类机器人工作流示例，可据此判断物理推理模型在机器人栈中的落点。
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，面向开发者、企业和消费者开放，API 定价为每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元。
推荐理由：官方披露了 Argon 在编码、科研与安全对齐上的具体案例和基准表现，可据此判断前沿模型在长程任务上的进展。
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，将文本、代码、图像、视频和音频映射到统一嵌入空间，采用 Apache 2.0 许可，参数量 740M。
推荐理由：原文给出参数量、内存占用与基准提升，可据此判断端侧多模态检索的部署门槛。
Mistral AI 发布 Mistral Large 4 公开预览，这是一个 1 万亿参数、520 亿激活参数的原生多模态模型，权重将于本月底开放。
推荐理由：Mistral 迄今最大模型以开放权重和欧洲自建算力为卖点，读者可据此判断开源前沿模型的竞争格局。