新模型的发布、开源与迭代：大模型厂商的旗舰更新、开源权重放出、性能与价格变化的第一时间记录。
Google DeepMind 发布多语言手语转文本模型 SL2T，并在 Gboard 与 Live Transcribe 中上线手语听写功能，先在 Pixel 11 上支持美国手语（ASL）转英文。
推荐理由：SL2T 用 10 万小时、50 多种手语数据训练并直接落到 Gboard 与 Live Transcribe，可作为手语翻译产品化的参考。
Meta 发布开源多模态模型 Muse Glimmer，30B 参数、Apache 2.0 许可，面向本地智能体场景。模型由 2B 视觉编码器与 28B 文本解码器组成，并附带 DFlash 投机解码草稿模型，transformers、llama.cpp、vLLM 与 Inference Endpoints 均已提供 day-0 支持。
推荐理由：30B 多模态模型以 Apache 2.0 开放并在多智能体基准上与同级模型对比，可供本地部署的选型参考。
Google DeepMind 的 WeatherNext AI 模型在气旋路径、强度和风场结构预测上达到当前最优精度，平均为预报员多争取约一天的有效提前量，成果发表在 Nature。
推荐理由：原文给出气旋路径与强度预测的领先幅度，并公开模型权重与代码，可对照传统预报方法理解改进来源。
Mistral AI 发布 3B 开源多模态安全分类器 Shieldstral，以 Apache 2.0 开放权重，可在单张 16GB NVIDIA GPU 上运行。
推荐理由：Mistral 把内容审核改写成推理时的自然语言问答，给出了小模型适配新策略的可迁移做法。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2，定位为机器人的高层大脑，负责与人类对话、理解物理世界并规划多步任务，再把运动执行交给底层 VLA 模型。
推荐理由：官方给出 Gemini Robotics ER 2 相比 ER 1.6 和前沿模型在进度分类、时刻定位上的指标，读者可据此判断机器人具身推理的当前水平。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2，由三款模型组成，让机器人实现全身控制、灵巧操作和多机器人协作。其中 Gemini Robotics ER 2 已上线 Google AI Studio 并在 Gemini Enterprise Agent Platform 私密预览，VLA 与端侧模型面向早期接入合作伙伴。
推荐理由：从控制机器人上半身扩展到全身控制，并加入多机协作与端侧快速适配，可了解机器人基础模型的当前能力边界。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 和面向代码安全的 3.5 Flash Cyber 三款模型。
推荐理由：三款模型同时给出 token 效率、单 token 价格与智能体基准变化，可作为评估智能体工作流成本的参考。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Flash Cyber，这是基于 3.5 Flash 构建并微调的轻量网络安全模型，用于快速发现、验证和修补漏洞，在 CyberGym 等评测中与体量大得多的模型表现相当。
推荐理由：原文给出该模型在 CyberGym、Chrome 产线扫描等评测中的对比数据，以及仅面向政府和可信伙伴的试点开放方式。
Thinking Machines 发布开源多模态模型 Inkling，总参数 975B、激活 41B，支持 1M 上下文并原生接收图像、音频和文本输入。同期推出 Inkling-Small（总参数 276B、激活 12B），采用与 Inkling 相同的架构。
推荐理由：约 1T 参数的开源多模态模型，文章给出多个推理引擎的部署配置和基准对比，便于判断它能否落到现有工作流。
Mistral 发布 Leanstral 1.5，一个 Apache-2.0 许可、119B 总参数与 6B 激活参数的形式化验证模型，在 miniF2F 验证集和测试集上均达到 100%。
推荐理由：可对照 Leanstral 1.5 在 PutnamBench 的解题数与约 4 美元单题成本，比较形式化证明模型的性价比。
Google DeepMind 推出图像模型 Nano Banana 2 Lite（gemini-3.1-flash-lite-image）与视频生成及对话式编辑模型 Gemini Omni Flash（gemini-omni-flash-preview）。
推荐理由：两款模型同步开放开发者接口并公布延迟与价格数据，便于比较图像与视频生成方案的成本取舍。
Mistral 发布 OCR 4 文档解析模型，在文本提取之外新增边界框、块类型分类和逐页逐词置信度，支持 170 种语言并可单容器自托管部署。该模型在 OlmOCRBench 得 85.20、OmniDocBench 得 93.07，人类偏好评估中平均胜率 72%。
推荐理由：OCR 4 把边界框、块分类和置信度一并输出，读者可据此判断结构化文档解析在检索与智能体流程里的接入方式。
Google DeepMind 发布实验性开源模型 DiffusionGemma，采用文本扩散方式并行生成整块文本，在专用 GPU 上推理速度最高提升 4 倍。
推荐理由：原文说明 DiffusionGemma 与 Gemma 4 的分工，前者面向低并发本地推理，并列出速度与质量上的取舍。
Google 发布 Gemini 3.5 Live Translate 音频模型，支持 70 多种语言的近实时语音到语音翻译，并保留说话人的语调、节奏和音高。
推荐理由：模型在 70 多种语言上连续生成语音，原文区分了它与逐句翻译系统的取舍，并列出开发者、企业和普通用户各自的接入入口。
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。
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 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 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 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 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。