Mistral 发布 1 万亿参数多模态模型 Mistral Large 4 开放权重
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。
#开源/仓库
Mistral AI精选AI 评分8282
Hugging Face Blog精选AI 评分7878 NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Transcribe 与 Granary v2 数据管线
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。
Hugging Face Blog精选AI 评分7878 Liquid AI 发布 LFM3 系列：六个 2B 级多模态模型共享同一骨干
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。
NVIDIA Blog精选AI 评分7373 NVIDIA 扩展开源模型家族，覆盖语言、机器人、生物与量子计算
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 AI精选AI 评分6767 Mistral 发布 Timestral 时间序列基础模型系列
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。
已经到底了