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。
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 发布面向视觉推理、电脑操作和写作的 GPT-6.1 Terra，API 定价为每百万 token 输入 1 美元、输出 5 美元，是 GPT-6.1 Sol 的一半。
推荐理由：原文列出 GPT-6.1 Terra 与 Sol、Astra 及 Claude 在智能体任务上的分数和单任务成本，便于判断低价模型的取舍。
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。