Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B 无编码器多模态模型
Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B，一款无编码器的多模态模型，可在笔记本本地运行。该模型把视觉输入改为单次矩阵乘法的轻量嵌入模块，并去掉音频编码器，将原始音频信号投影到与文本 token 相同的维度，是 Gemma 4 系列首款支持原生音频输入的中等规模模型。
推荐理由：Gemma 4 12B 用无编码器架构让视觉和音频直接进入 LLM，性能接近 26B MoE 而内存占用不到一半。
#模型发布
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今日 15 条Google DeepMind精选AI 评分7777
Mistral AI精选AI 评分7171 Mistral 发布 Mistral Medium 3.5，并在 Vibe 与 Le Chat 上线远程编码智能体
Mistral 发布 Mistral Medium 3.5，这是一个 128B 稠密模型，以开源权重、修改版 MIT 许可发布，并成为 Mistral Vibe 和 Le Chat 的默认模型。
推荐理由：把编码智能体迁到云端并以 128B 开源权重模型驱动，读者可据此判断自托管部署与异步并行任务的成本变化。
Google DeepMind精选AI 评分8282 Google DeepMind 发布 Gemini Omni 系列首个模型 Gemini Omni Flash
Google DeepMind 发布 Gemini Omni 系列首个模型 Gemini Omni Flash，可组合图像、音频、视频和文本输入生成视频，并用自然语言多轮对话编辑视频。
推荐理由：原文给出了新模型的多模态输入与对话式视频编辑能力，读者可据此判断它在现有视频生成工作流中的位置。
Google DeepMind精选AI 评分7979 Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 系列，首发 3.5 Flash
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 模型系列，首个版本 3.5 Flash 今天起在 Gemini 应用、Google Search 的 AI Mode、Google Antigravity 和 Gemini API 开放，3.5 Pro 已在内部使用并计划下月推出。
推荐理由：原文用 Terminal-Bench 2.1、MCP Atlas 等基准与 4 倍输出速度做横向对比，读者可据此判断速度与智能体能力能否兼得。
Google DeepMind精选AI 评分6262 Google DeepMind 发布 Gemini 3.1 Flash TTS，新增音频标签与 70 多种语言支持
Google DeepMind 发布文本转语音模型 Gemini 3.1 Flash TTS，在 Artificial Analysis TTS 榜单上取得 1,211 的 Elo 分数，并被列入最具吸引力象限。
推荐理由：官方给出音频标签的具体用法与 70+ 语言覆盖，读者可据此判断可控语音合成的可用场景。
Google DeepMindAI 评分5959 Google DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6，强化机器人具身推理
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6，这款面向机器人的推理模型增强了空间推理与多视角理解，并新增仪表读数能力。官方称其在指向、计数和任务成功检测上相比 Gemini Robotics-ER 1.5 和 Gemini 3.0 Flash 有明显提升。
Google DeepMind精选AI 评分7777 Google DeepMind 发布 Gemma 4 开源模型家族，含 26B MoE 与 31B Dense 四种尺寸
Google DeepMind 发布 Gemma 4 开源模型家族，提供 E2B、E4B、26B MoE 和 31B Dense 四种尺寸，采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由：原文列出四档尺寸、Arena 排名与 Apache 2.0 许可，便于判断本地部署和微调的硬件与授权取舍。
Mistral AI精选AI 评分6666 Mistral AI 发布首个文本转语音模型 Voxtral TTS，4B 参数支持 9 种语言
Mistral AI 发布首个文本转语音模型 Voxtral TTS，4B 参数，支持英语、法语、德语、西班牙语、荷兰语、葡萄牙语、意大利语、印地语和阿拉伯语 9 种语言，已通过 API 提供，定价 $0.016 / 1k 字符。
推荐理由：官方给出了 4B 模型在 9 种语言上的延迟、单价以及和 ElevenLabs 的人评对比口径，便于判断语音 Agent 的选型与成本。
Mistral AI精选AI 评分7373 Mistral AI 发布 Mistral Small 4，统一推理、多模态与编码智能体能力
Mistral AI 发布 Mistral Small 4，称其是首个把 Magistral 的推理、Pixtral 的多模态和 Devstral 的编码智能体能力统一进单一模型的 Mistral 模型，以 Apache 2.0 许可开源。
推荐理由：Mistral Small 4 把推理、多模态与编码能力合进一个开源模型，读者可据此评估单模型替代多模型组合的部署取舍。
Mistral AIAI 评分4949 Mistral 发布 Leanstral：面向可信 vibe-coding 的开源基础模型
Mistral 发布 Leanstral，首个面向 Lean 4 的开源代码智能体，Apache 2.0 开源并提供免费 API。该模型激活参数 6B，采用稀疏架构，支持任意 MCP，并针对 lean-lsp-mcp 训练，也可在 Mistral vibe 的 agent 模式中使用。
Mistral AI精选AI 评分6363 Mistral 发布 Voxtral Transcribe 2，推出实时与批处理两款语音转写模型
Mistral 发布 Voxtral Transcribe 2 系列两款语音转写模型，包括用于批处理的 Voxtral Mini Transcribe V2 和面向实时场景的 Voxtral Realtime，后者以 Apache 2.0 权重在 Hugging Face 开源。
推荐理由：Realtime 以 sub-200ms 延迟和 Apache 2.0 权重开源，读者可据此比较实时语音应用的端侧落地成本。
Mistral AIAI 评分5959 Mistral AI 发布 Mistral OCR 3
Mistral AI 发布 Mistral OCR 3，称其在表单、扫描件、复杂表格和手写内容上相对 Mistral OCR 2 的整体胜率为 74%。
Mistral AI精选AI 评分7474 Mistral AI 发布 Devstral 2 系列编码模型和 Mistral Vibe CLI
Mistral AI 发布新一代编码模型系列 Devstral 2，包含 123B 的 Devstral 2 和 24B 的 Devstral Small 2，两者均开源，分别采用修改版 MIT 和 Apache 2.0 许可。
推荐理由：材料给出 Devstral 2 在 SWE-bench Verified 上 72.2% 的成绩，并附上与 DeepSeek V3.2、Claude Sonnet 4.5 的人工评测胜负对比。
Mistral AI精选AI 评分7878 Mistral 发布 Mistral 3 系列模型，全部以 Apache 2.0 开源
Mistral 发布 Mistral 3 模型家族，包含稀疏 MoE 的 Mistral Large 3（41B 激活、675B 总参数）与三款密集小模型 Ministral 3（3B、8B、14B），全部以 Apache 2.0 开源。
推荐理由：Mistral 3 一并公布参数规模、开源许可与硬件适配方案，读者可据此对照自身部署条件判断选型。
Mistral AIAI 评分5151 Mistral 发布 Codestral 25.08 及企业级完整编码栈
Mistral 发布 Codestral 25.08 及配套企业编码栈，涵盖补全、语义检索、智能体工作流和 Mistral Code IDE 插件，今日起可用于企业部署。
Mistral AI精选AI 评分6565 Mistral AI 发布语音理解模型 Voxtral，含 24B 和 3B 两个版本
Mistral AI 发布语音理解模型 Voxtral，提供 24B 和 3B 两个尺寸，均以 Apache 2.0 许可开源，并已上线其 API。模型支持 32k token 上下文，可处理最长 30 分钟的音频转写或 40 分钟的音频理解，还能根据语音意图直接触发函数调用。
推荐理由：原文对比了开源 ASR 与闭源 API 在成本、部署上的取舍，并给出两档尺寸和 API 定价，可作为语音方案选型参考。
Mistral AI精选AI 评分6161 Mistral AI 发布 Devstral Medium 并升级 Devstral Small 1.1
Mistral AI 与 All Hands AI 合作发布 Devstral Medium，并将 Devstral Small 升级到 1.1，两款模型都强调对不同提示词和智能体框架的泛化能力。
推荐理由：官方给出两款编码智能体模型的 SWE-Bench 分数与 API 定价，便于比较开源与商业方案的成本性能。
Mistral AI精选AI 评分6363 Mistral AI 发布首个推理模型 Magistral，Small 版 24B 开源
Mistral AI 发布首个推理模型 Magistral，分为 24B 参数的开源版 Magistral Small 和企业版 Magistral Medium。
推荐理由：原文列出两档模型的 AIME2024 分数、开源许可与部署渠道，便于比较开源推理模型的落地方式。
Mistral AIAI 评分3939 Mistral AI 发布 Codestral Embed，首个代码专用嵌入模型
Mistral AI 发布首个代码专用嵌入模型 Codestral Embed，称其检索性能显著优于 Voyage Code 3、Cohere Embed v4.0 和 OpenAI 的大型嵌入模型。
Mistral AI精选AI 评分7070 Mistral AI 与 All Hands AI 开源编码智能体模型 Devstral
Mistral AI 与 All Hands AI 合作发布面向软件工程任务的智能体模型 Devstral，以 Apache 2.0 许可开源，在 SWE-Bench Verified 上得分 46.8%，超过此前开源 SoTA 6 个百分点以上。
推荐理由：给出同框架模型对比数据、单卡部署门槛与 API 价格，可帮助判断开源编码智能体当前的能力水位与落地条件。
Mistral AI精选AI 评分6060 Mistral AI 发布 Mistral Medium 3，强调 8 倍成本优势与企业级部署
Mistral AI 发布 Mistral Medium 3，称其以每百万 token 输入 $0.4、输出 $2 的定价，在各项基准上达到 Claude Sonnet 3.7 的 90% 或以上。
推荐理由：原文给出对标 Claude Sonnet 3.7 的基准表现与每百万 token 定价，可据此衡量中型模型在企业场景中的成本位置。
Mistral AI精选AI 评分6565 Mistral 发布 Mistral Small 3.1，支持多模态与 128k 上下文
Mistral AI 发布 Mistral Small 3.1，在 Mistral Small 3 基础上提升了文本表现和多模态理解，上下文窗口扩展至最高 128k tokens。
推荐理由：官方列出多模态、长上下文与推理速度指标，可对照 Gemma 3、GPT-4o Mini 判断开源小模型的性能位置。
Mistral AI精选AI 评分6767 Mistral 发布 OCR 模型与 API Mistral OCR
Mistral 发布 Mistral OCR，一款以图像和 PDF 为输入、按顺序交错输出文本与图片的 OCR API，并已成为 Le Chat 文档理解的默认模型。
推荐理由：官方列出与 Google Document AI、Azure OCR、Gemini 等模型的横向基准对比，可用于判断文档解析模型的当前水位。