Thinking Machines 发布开源多模态模型 Inkling 及 Inkling-Small
Thinking Machines 在 Hugging Face 发布开源多模态模型 Inkling，约 1T 参数、支持 1M 上下文，原生接受图像、文本和音频输入，具备智能体能力，并提供 BF16 和 NVFP4 变体。
推荐理由：原文给出了 Inkling 的架构细节、部署配置和基准表现，读者可以据此判断它作为开源多模态模型的定位与可用性。
#模型发布
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今日 6 条Hugging Face Blog精选AI 评分8282
Mistral AI精选AI 评分6262 Mistral AI 发布 Robostral Navigate 具身导航模型
Mistral AI 发布 Robostral Navigate，一个 8B 参数的具身导航模型，仅用单个 RGB 摄像头即可让机器人自主导航，在 R2R-CE 验证 unseen 上取得 76.6% 成功率，超过使用深度或多摄像头的最佳系统 4.5 个点。模型完全在模拟环境中训练，通过指向式导航和在线强化学习（CISPO）持续改进，可运行于轮式、腿式和飞行机器人。
推荐理由：原文给出了单摄像头导航模型在 R2R-CE 上的成绩和训练方法，读者可据此判断它相对多传感器方案的效率优势。
Mistral AI精选AI 评分8282 Mistral 发布 Leanstral 1.5，6B 激活参数开源模型在形式化验证上刷新多项基准
Mistral 发布 Leanstral 1.5，一款 Apache-2.0 许可、总参数 119B 但仅 6B 激活的开源模型，在 miniF2F 上达到 100%，解决 PutnamBench 587/672 题，并在 FATE-H（87%）和 FATE-X（34%）上取得新 SOTA。
推荐理由：原文给出了基准成绩、成本对比和真实代码库找 bug 的案例，读者可据此判断它在形式化验证上的实用程度。
Google Research精选AI 评分7777 Google 发布 TabFM：面向表格数据的零样本基础模型
Google Research 发布 TabFM，一个面向表格数据分类与回归的零样本基础模型，将表格预测重构为上下文学习问题，无需手动训练、调参和特征工程。模型采用交替行列注意力、行压缩和 ICL 混合架构，完全在数亿个合成数据集上训练，在 TabArena 基准上覆盖 38 个分类和 13 个回归数据集。
推荐理由：原文给出了模型架构、训练方式和在 TabArena 上的评测结果，读者可据此判断零样本表格预测的实际能力。
Google DeepMind精选AI 评分7979 Google DeepMind 发布开源扩散模型 DiffusionGemma，推理速度最高提升 4 倍
Google DeepMind 发布实验性开源模型 DiffusionGemma，采用文本扩散技术并行生成整块文本，在专用 GPU 上推理速度最高提升 4 倍，单张 NVIDIA H100 上每秒可生成 1000+ token。该 26B MoE 模型推理时仅激活 3.8B 参数，量化后适配 18GB 显存，面向内联编辑、代码填充等速度敏感的本地交互场景，但整体输出质量低于标准 Gemma 4。
推荐理由：原文给出了速度提升、硬件门槛和适用场景，读者可据此判断它适合哪些本地交互工作流。
Google DeepMind精选AI 评分8080 Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Live Translate 语音翻译模型
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Live Translate，这是最新的音频模型，支持 70 多种语言的近实时语音到语音翻译，能保留说话者的语调、节奏和音高，并连续生成语音而非逐轮等待。
推荐理由：原文给出了新模型的连续语音翻译能力、覆盖语言数和各产品入口，读者可据此判断它如何改变跨语言实时沟通。
Google DeepMind精选AI 评分7878 Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B 无编码器多模态模型
Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B，这是其首款支持原生音频输入的中型多模态模型，采用无编码器统一架构，视觉和音频输入直接进入 LLM 主干。
推荐理由：原文给出了架构变化、内存占用和开放入口，读者可据此判断它能否在本地硬件上跑起多模态智能体工作流。
Mistral AI精选AI 评分8080 Mistral 发布 Mistral Medium 3.5，并推出云端远程编码智能体
Mistral 发布旗舰模型 Mistral Medium 3.5，这是一个 128B 稠密模型，拥有 256k 上下文窗口，采用修改版 MIT 许可开放权重，可在最少四张 GPU 上自托管，SWE-Bench Verified 得分 77.6%。
推荐理由：原文给出了新模型的规模、价格和开放权重，读者可以据此判断它是否适合自托管或接入现有编码工作流。
Google DeepMind精选AI 评分8282 Google DeepMind 发布 Gemini Omni Flash 多模态生成模型
Google DeepMind 发布 Gemini Omni 系列首个模型 Gemini Omni Flash，支持以图像、音频、视频和文本为输入生成高质量视频，并可通过自然语言对话编辑视频。
推荐理由：原文给出了 Omni 系列首个模型的能力范围和开放入口，读者可据此判断它如何把多模态生成带入现有工作流。
Google DeepMind精选AI 评分8585 Google DeepMind 发布 Gemini 3.5，率先推出 3.5 Flash
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 模型家族，率先推出 3.5 Flash，主打智能体与编码能力，在 Terminal-Bench 2.1（76.2%）、GDPval-AA（1656 Elo）和 MCP Atlas（83.6%）等基准上超越 Gemini 3.1 Pro，输出速度比其他前沿模型快 4 倍。
推荐理由：官方给出了 3.5 Flash 的基准成绩、速度与成本优势，读者可据此判断它在智能体任务上的实际定位。
Google DeepMind精选AI 评分8080 AlphaEvolve 发布一周年：Gemini 驱动的编码智能体在多领域展现影响
Google DeepMind 发布 AlphaEvolve 一周年总结，该 Gemini 驱动的编码智能体已在数学、物理、基因组学、电网优化等领域取得进展，并开始服务商业客户。
推荐理由：原文汇总了 AlphaEvolve 在健康、能源、科研和商业等领域的落地成果，读者可据此评估其跨领域应用价值。
Google DeepMind精选AI 评分7272 Google DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6，增强具身推理能力
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6，这是其推理优先模型的重大升级，通过增强空间推理和多视角理解，让机器人更精准地理解环境。
推荐理由：官方介绍了新模型的推理能力升级与仪表读取新功能，读者可据此判断它在机器人任务中的适用边界。
Google DeepMind精选AI 评分8282 Google DeepMind 发布 Gemma 4 开源模型家族，主打推理与智能体工作流
Google DeepMind 发布 Gemma 4 开源模型家族，号称迄今最智能的开源模型，专为高级推理和智能体工作流设计，以 Apache 2.0 许可发布。
推荐理由：官方发布稿给出了四个尺寸、上下文窗口和硬件适配细节，读者可据此判断在自有硬件上运行与微调的可行性。
Mistral AI精选AI 评分7777 Mistral AI 发布 Voxtral TTS 语音合成模型
Mistral AI 发布 Voxtral TTS，这是其首个文本转语音模型，4B 参数，支持 9 种语言，具备情感表达、低延迟和零样本跨语言声音适配。模型基于 Ministral 3B，采用 Transformer 自回归流匹配架构，模型延迟 70ms，实时因子约 9.7x。
推荐理由：原文给出了模型架构、定价和与 ElevenLabs 的人工评测对比，读者可据此判断其在语音智能体场景的适用性。
Mistral AI精选AI 评分7878 Mistral 发布 Mistral Small 4，统一推理、多模态与编码能力
Mistral 发布 Mistral Small 4，这是首个统一旗舰模型能力的开源模型，融合 Magistral 的推理、Pixtral 的多模态和 Devstral 的编码智能体能力。
推荐理由：原文给出了架构、性能提升和开放入口，读者可以据此判断它如何统一推理、多模态与编码能力。
Mistral AI精选AI 评分6262 Mistral 发布开源 Lean 4 代码智能体 Leanstral
Mistral 发布 Leanstral，首个面向 Lean 4 的开源代码智能体，权重以 Apache 2.0 协议开源，并集成进 Mistral Vibe 和免费 API 端点。
推荐理由：原文给出了 Leanstral 的架构、评测分数和成本对比，读者可据此判断它在形式化证明场景中的性价比。
Mistral AI精选AI 评分6262 Mistral 发布 OCR 3，文档解析性能大幅提升
Mistral 发布 OCR 3，在表单、扫描件、复杂表格和手写内容上对 OCR 2 取得 74% 综合胜率，支持输出带 HTML 表格结构的 markdown。定价为每 1000 页 2 美元，Batch API 五折后降至 1 美元，模型 mistral-ocr-2512 已通过 API 和 Mistral AI Studio 的 Document AI Playground 开放使用。
推荐理由：原文给出了 OCR 3 相对上一代的性能提升、定价与开放入口，读者可据此评估其在文档解析管线中的适用性。
Mistral AI精选AI 评分8282 Mistral AI 发布 Devstral 2 编码模型与 Mistral Vibe CLI
Mistral AI 发布下一代编码模型 Devstral 2（123B）和 Devstral Small 2（24B），均采用宽松开源许可，Devstral 2 在 SWE-bench Verified 上取得 72.2% 的成绩，并推出原生 CLI 工具 Mistral Vibe 实现端到端代码自动化。
推荐理由：原文给出了新模型在 SWE-bench Verified 上的得分、与闭源模型的差距以及 API 定价，读者可据此判断开源编码模型的实际水平与成本。
Mistral AI精选AI 评分7878 Mistral 发布 Mistral 3 系列，含 Large 3 与 Ministral 3 多尺寸模型
Mistral 发布下一代模型 Mistral 3，包含 14B、8B、3B 的 Ministral 3 系列和旗舰 Mistral Large 3，全部采用 Apache 2.0 许可证。
推荐理由：原文给出了 Mistral 3 全家族参数、许可证和可用平台，读者可据此判断开源模型的最新能力水位与部署选择。
Mistral AI精选AI 评分7878 Mistral 发布开源语音理解模型 Voxtral，提供 24B 与 3B 两个版本
Mistral AI 发布开源语音理解模型 Voxtral，提供 24B 生产级和 3B 端侧两个版本，均采用 Apache 2.0 许可并开放 API。Voxtral 支持 32k token 上下文、最长 30 分钟转写或 40 分钟理解、内置问答与摘要、多语言识别及语音直接触发函数调用。
推荐理由：原文给出了两个开源语音模型的规模、许可和定价，读者可据此评估其在生产场景中的成本与部署选择。
Mistral AI精选AI 评分7070 Mistral AI 发布 Devstral Medium 并升级 Devstral Small 1.1
Mistral AI 与 All Hands AI 合作推出 Devstral Medium，并升级 Devstral Small 1.1。
推荐理由：原文给出了两款模型的基准分数、定价和开源范围，读者可据此评估其在编码智能体场景的性价比。
Mistral AI精选AI 评分7575 Mistral AI 发布首款推理模型 Magistral，开源 Small 版并推出企业版 Medium
Mistral AI 发布其首款推理模型 Magistral，分为 24B 参数的开源版 Magistral Small 和企业版 Magistral Medium。
推荐理由：Mistral 首次推出推理模型，开源版与商业版并行，读者可据此评估其多语言透明推理能力与部署选择。
Mistral AI精选AI 评分6262 Mistral 发布首个代码专用嵌入模型 Codestral Embed
Mistral AI 发布 Codestral Embed，这是其首个专为代码设计的嵌入模型，在真实代码数据的检索场景中表现突出，显著优于 Voyage Code 3、Cohere Embed v4.0 和 OpenAI 的大型嵌入模型。
推荐理由：原文给出了首个代码专用嵌入模型的性能对比、定价和分块建议，读者可据此评估其在代码检索场景的适用性。
Mistral AI精选AI 评分7575 Mistral AI 发布开源编码智能体 Devstral
Mistral AI 与 All Hands AI 合作推出面向软件工程任务的智能体大模型 Devstral，在 SWE-Bench Verified 上取得 46.8% 的成绩，超过此前开源最优模型 6 个百分点以上，并以 Apache 2.0 协议免费开源。
推荐理由：原文给出了基准成绩、开源许可和本地部署门槛，读者可据此评估它作为开源编码智能体的实际可用性。
Mistral AI精选AI 评分7474 Mistral AI 发布 Mistral Medium 3，主打低成本高性能
Mistral AI 发布 Mistral Medium 3，在多数基准上达到 Claude Sonnet 3.7 的 90% 以上性能，定价为每百万 token 输入 $0.4、输出 $2，成本显著更低。该模型在编码和 STEM 任务上接近更大规模的竞品，并支持混合部署或本地 VPC 部署，API 即日起在 Mistral La Plateforme 和 Amazon Sagemaker 上线。
推荐理由：原文给出了性能对比和定价，读者可以据此判断中等规模模型在成本与能力之间的取舍。
Mistral AI精选AI 评分7272 Mistral Small 3.1 发布：128k 上下文、多模态、Apache 2.0 开源
Mistral AI 发布 Mistral Small 3.1，在文本性能、多模态理解和 128k 上下文窗口上较前代升级，推理速度达每秒 150 tokens，性能超越 Gemma 3 和 GPT-4o Mini，并以 Apache 2.0 许可开源。
推荐理由：官方公布了性能对比、推理速度和开源许可，读者可据此判断它相对同类小模型的定位与适用场景。