Latent Space AINews：Reflection 发布 501B-A23B 美国开源模型 Beam
Reflection 发布纯文本编码模型 Beam，501B 总参数、23B 激活的 MoE，从头训练，Apache 2.0 全权重本月内开放。
#开源生态
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今日 7 条Latent SpaceAI 评分5959 The DecoderAI 评分6060 Reflection 发布 501B 开放权重模型 Beam，主打低算力编码与推理
Reflection 宣布首款免费开放模型 Beam，总参数 501B、每 token 激活 23B（MoE），面向编码、逻辑推理和智能体任务。据 Reflection 称，Beam 在高难推理任务上以少三到四倍的算力匹配 GLM 5.2，编码与智能体基准接近 Qwen3.8-Max，但原始性能仍不及 Kimi K3 等更强开源模型。
The DecoderAI 评分7373 Mistral 发布万亿参数 Mistral Large 4 公开预览，主打安全与欧洲主权
Mistral 发布迄今最大模型 Mistral Large 4（ML4，绰号 le Chonk）公开预览，总参数 1.05 万亿、激活 490 亿，API 已上线，权重预计月底发布。
TechCrunch · AIAI 评分5959 Reflection AI 发布首个前沿开源权重模型 Beam，声称以更低推理成本匹敌中国开源模型
美国初创公司 Reflection AI 正式发布其首个前沿开源权重模型 Beam，称其在高级推理基准上与 Z.ai 的 GLM-5.2 表现相当，推理计算用量少 3-4x。
TechCrunch · AIAI 评分4545 Musubi 发布 PolicyLM-1.7B：用 AI 决策模型改变内容审核方式
Musubi 于周二发布面向实时内容审核的轻量级决策模型 PolicyLM-1.7B，以开放权重开源。该模型可将英文撰写的内容政策应用于消息，耗时低于 50 毫秒，成本和速度接近多数社交平台使用的 AI 分类器，且政策变更时无需重新训练。决策模型因 9 月 TypeSafe AI 发布 Jev 而成为热门方向，OpenAI 和 Amazon 也随后推出了竞品。
Mistral AI精选AI 评分7575 Mistral 发布 Mistral Large 4 公开预览版，月底开放权重
Mistral 发布 Mistral Large 4（ML4）公开预览版，这是一个 1 万亿参数、490 亿激活参数的原生多模态模型，权重将于本月底开放下载。
推荐理由：官方发布了参数规模、基准分数、训练基础设施和权重开放时间表，读者可据此评估它在开源阵营中的实际位置。
Google DeepMind精选AI 评分6868 Google DeepMind 发布开源轻量多模态嵌入模型 EmbeddingGemma 2
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，基于 Gemma 4 架构、740M 参数，采用 Apache 2.0 许可，将文本、代码、图像、视频和音频统一映射到共享嵌入空间。
推荐理由：官方给出了参数量、内存占用和基准得分等具体指标，可帮助读者评估它是否适合端侧检索场景。
Latent SpaceAI 评分3434 AINews 周报：GPT-6.1 Sol 与 Sonnet 5.5 重塑性价比前沿
OpenAI 发布 GPT-6.1 Sol，定价 $2/$10 per million input/output tokens，Agent Arena 排名第 5，比 GPT-6 Sol 便宜 39% 且得分高 1.52 分，比 Astra 便宜 81%。
Hugging Face Blog精选AI 评分6363 NVIDIA 发布开源表格基础模型 Kumo Tabular，单次前向预测表格标签
NVIDIA 发布开源表格基础模型 Kumo Tabular，现已上架 Hugging Face。给定带标签的表格，模型在单次前向传播中直接预测新行标签，无需训练、调参或特征工程，支持分类和回归，基于 Transformer 并采用列、行和 in-context 注意力，完全在人工生成的表格上预训练。
推荐理由：官方介绍了无需训练微调的表格基础模型的架构、预训练配方和四项基准表现，读者可评估它能否替代传统梯度提升树工作流。
Hugging Face Blog精选AI 评分7171 H Company 发布 Holo4 通用计算机使用智能体系列，含 27B 与 35B-A3B 两个规格
H Company 发布 Holo4 智能体系列，含 27B dense 和 35B-A3B MoE 两个规格，同时推出基于 Nemotron 3 Nano Omni 的 Holotron4 Nano。
推荐理由：官方发布通用计算机使用智能体系列，给出多接口适配设计、OSWorld 2.0 分数对比和开源轨迹，读者可评估开源 Agent 的新选择。
Latent SpaceAI 评分7272 Xiaomi MiMo-V2.6-Pro 1T-A42B 开源发布，登顶开放权重模型，RL 训练成本约 300 万美元
Xiaomi 发布原生全模态的 MiMo-V2.6 系列，其中 MiMo-V2.6-Pro 为 1.02T 总参数、42B 激活参数，MIT 许可证开源，以 Intelligence Index 46 分登顶 Artificial Analysis 开放权重模型榜首。
Hugging Face BlogAI 评分5252 H Company 发布 NeoMME 多语言多模态编码器，含 260M 和 800M 两个版本并以 Apache 2.0 开源
H Company 发布 NeoMME，一个 260M 与 800M 两种规格的多语言多模态编码器，用单个双向 Transformer 同时处理文本 token 和 32×32 图像 patch，以掩码离散扩散目标从零训练，不依赖预训练视觉塔或因果语言模型。
Google ResearchAI 评分5757 Google 发布 TimesFM-3 时间序列基础模型，支持零样本多变量预测
Google Research 发布时间序列基础模型 TimesFM-3，参数量 330M，在超 1 万亿时间点的真实与合成语料上预训练，首次原生支持零样本多变量预测。
Microsoft ResearchAI 评分4646 Microsoft 推出 GigaPath-Flash 与 GigaTIME-Flash 高效病理基础模型
Microsoft Research 发布 GigaPath-Flash 和 GigaTIME-Flash，通过知识蒸馏将十亿参数 GigaPath 编码器压缩为 22M 参数 ViT-S 编码器，在约 50 倍算力降低的情况下性能与原模型差距在 3% 以内。
Hugging Face Blog精选AI 评分6161 IBM 发布 Granite 4.2 推理模型家族，详解 15T token 预训练与多阶段 RL 训练管线
IBM 发布 Granite 4.2 推理模型家族，含 3B、8B、30B 三个稠密解码器模型，基于 Granite 4.1 基座（从头在约 15T token 上预训练，五阶段策略将上下文扩展至 512K），经 SFT 与多阶段 GRPO 强化学习后训练，全部以 Apache 2.0 许可开源。
推荐理由：官方完整披露从预训练、SFT 到多阶段 GRPO 和智能体 RL 的训练细节，可迁移到类似模型的构建流程。
Hugging Face Blog精选AI 评分7878 Meta 发布开源多模态模型 Muse Glimmer-30B，主打本地智能体场景
Meta 今日发布 30B 参数多模态开源模型 Muse Glimmer，从 Muse 蒸馏而来，采用 Apache 2.0 许可，面向本地部署的隐私场景与编码、文档分析、个人助理等智能体用途。
推荐理由：原文给出架构细节、Agent 基准对比和各推理栈的 day-0 用法，读者可据此评估本地多模态部署的选择。
Google DeepMind精选AI 评分7979 Google DeepMind 开源 WeatherNext 系列 AI 气旋预报模型，提前量增加超过一天
Google DeepMind 发布 Nature 论文并开源 WeatherNext 2、WeatherNext Cyclones 和 WeatherNext 2-mini 模型，单个 AI 模型可同时预测热带气旋的路径、强度和风结构，相比此前模型平均多出约 24 小时提前量，相当于过去 20 年气象进步约十年的水平。
推荐理由：Google 公布了模型在气旋预报上多出约一天提前量的细节，并同步开源代码与权重，研究者可以直接复现或改进。
Mistral AIAI 评分5656 Mistral 发布开源权重安全分类模型 Shieldstral，3B 参数支持推理时自定义政策
Mistral AI 发布 Shieldstral，一个 3B 开源权重的多模态安全分类模型，采用 Apache 2.0 许可。它将内容审核建模为二选一问答任务，政策以自然语言问题在推理时提供而无需重训练，统一覆盖文本、图像及 prompt-响应对的审核、拒答检测与毒性检测；据官方评测，其表现可与最大 7 倍于自身的开源 guard 模型相当，并可在单张 16GB GPU 上运行。
Hugging Face Blog精选AI 评分8080 Thinking Machines 发布万亿参数开源多模态模型 Inkling 及 Inkling-Small
Thinking Machines 在 Hugging Face 发布开源多模态模型 Inkling，总参数约 1T（975B，激活 41B 的 MoE），原生接收图像、文本和音频输入，支持 1M 上下文，训练数据为 45 万亿 token，包含 BF16 和 NVFP4 权重。
推荐理由：官方博客给出架构细节、各档位 VRAM 需求和部署配置，读者可以据此评估多模态部署成本与选型。
Google Research精选AI 评分6161 Google Research 发布表格数据零样本基础模型 TabFM
Google Research 推出面向表格数据分类与回归的基础模型 TabFM，将表格预测建模为上下文学习（ICL）问题，无需手动训练、超参数调优和特征工程即可在单次前向传播中生成预测。
推荐理由：原文说明了 TabFM 的架构设计、合成数据训练方式和 TabArena 基准结果，读者可据此评估其相对传统调参流程的取舍。
Google DeepMind精选AI 评分7070 Google DeepMind 发布开源实验模型 DiffusionGemma，GPU 文本生成提速至 4x
Google DeepMind 发布开源实验模型 DiffusionGemma，基于文本扩散方法生成整块文本，在专用 GPU 上推理速度最高达 4x（单张 NVIDIA H100 超 1000 tokens/秒，RTX 5090 超 700 tokens/秒）。
推荐理由：官方明确了 4x 提速的具体硬件数字和输出质量取舍，读者可以据此判断它适不适合本地低并发场景。
Google DeepMind精选AI 评分7676 Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B 统一无编码器多模态模型
Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B，一款统一、无编码器的多模态模型，视觉和音频输入直接进入 LLM backbone，定位介于 E4B 与 26B MoE 之间。
推荐理由：原文给出无编码器架构、16GB 内存可跑和 Apache 2.0 开源等具体变化，读者可据此评估端侧部署选择。
Mistral AI精选AI 评分6565 Mistral AI 发布 4B 文本转语音模型 Voxtral TTS
Mistral AI 发布首个文本转语音模型 Voxtral TTS，参数量 4B，支持英语、法语、德语等 9 种语言，定位低延迟语音生成。模型在人工评测中自然度超过 ElevenLabs Flash v2.5，与 ElevenLabs v3 质量相当；10 秒样本加 500 字符的模型延迟为 70ms，RTF 约 9.7x。
推荐理由：原文给出延迟、价格、人评对比和开源许可等关键细节，方便读者评估它在语音 Agent 场景中的可用性。
Mistral AI精选AI 评分7171 Mistral 发布 Mistral Small 4，统一推理、多模态与智能体编码能力
Mistral AI 发布 Mistral Small 4，是首个将 Magistral 推理、Pixtral 多模态、Devstral 智能体编码能力统一到单一模型的小型模型，采用 Apache 2.0 许可开源。
推荐理由：官方发布正文给出了完整的架构参数、基准对比和部署要求，读者可据此评估其替代多模型组合的可行性。
Mistral AIAI 评分5959 Mistral 发布开源代码智能体 Leanstral，专为 Lean 4 形式化证明设计
Mistral 发布首个面向 Lean 4 的开源代码智能体 Leanstral-120B-A6B（6B 激活参数），权重采用 Apache 2.0 许可，可通过 Mistral Vibe 和 labs-leanstral-2603 免费 API 端点使用。
Mistral AI精选AI 评分7272 Mistral AI 发布 Devstral 2（123B）与 Devstral Small 2（24B）编码模型及 Mistral Vibe CLI
Mistral AI 发布开源编码模型家族 Devstral 2，包含 123B 的 Devstral 2（modified MIT 许可）和 24B 的 Devstral Small 2（Apache 2.0），两者均支持 256K 上下文窗口，分别在 SWE-bench Verified 上取得 72.2% 和 68.0%。
推荐理由：官方公布了两个尺寸编码模型的开源协议、SWE-bench Verified 成绩、API 定价和硬件要求，可据此评估本地或端侧部署的可行性。
Mistral AI精选AI 评分7878 Mistral 发布 Mistral 3 系列模型，含 Mistral Large 3 与 Ministral 3，均采用 Apache 2.0 开源
Mistral 发布新一代模型系列 Mistral 3，包括 MoE 架构的 Mistral Large 3（41B 激活、675B 总参数）以及 3B、8B、14B 三个尺寸的 Ministral 3 模型，全部以 Apache 2.0 协议开源。
推荐理由：官方公告完整列出了模型规格、开源协议、部署方式与可用平台，读者可据此评估在自有环境落地的可行性。
Mistral AI精选AI 评分7070 Mistral 发布开源语音理解模型 Voxtral，提供 24B 与 3B 两个版本
Mistral 发布开源语音理解模型 Voxtral，含 24B 的 Voxtral Small 和 3B 的 Voxtral Mini，均采用 Apache 2.0 许可证并可通过其 API 调用，价格低至每分钟 $0.001。
推荐理由：官方公布了两个尺寸的开源语音理解模型、基准成绩和 API 价格，读者可据此评估其替代现有 ASR 方案的可行性。
Mistral AI精选AI 评分6262 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，并升级 Devstral Small 1.1。
推荐理由：官方给出了两个新模型的 SWE-Bench Verified 成绩、定价和许可方式，开发者可以据此评估代码智能体选型。
Mistral AI精选AI 评分6868 Mistral AI 发布首个推理模型 Magistral，含开源 24B 版 Magistral Small 与企业版 Magistral Medium
Mistral AI 发布其首个推理模型 Magistral，分开源的 Magistral Small（24B，Apache 2.0）与企业版 Magistral Medium 两个版本。
推荐理由：官方同时开源与商用双版本，给出 AIME2024 分数、开源许可和部署渠道，读者可据此评估选型。
Mistral AI精选AI 评分6969 Mistral AI 联合 All Hands AI 发布开源编码智能体模型 Devstral
Mistral AI 与 All Hands AI 合作推出面向软件工程任务的智能体大语言模型 Devstral，以 Apache 2.0 许可开源发布。
推荐理由：官方发布了模型权重和 API 定价，并给出 SWE-Bench Verified 的具体成绩与部署门槛，读者可以据此评估本地或企业编码场景的适配性。
Mistral AI精选AI 评分6464 Mistral AI 发布 Mistral Medium 3，以约八分之一成本逼近 Claude Sonnet 3.7
Mistral AI 发布 Mistral Medium 3，定位 SOTA 性能、成本降低 8 倍的新级别模型。基准上达到或超过 Claude Sonnet 3.7 的 90%，定价为 $0.4 输入 / $2 输出每 M token，超越 Llama 4 Maverick 和 Cohere Command A，可在 4 张 GPU 以上环境自部署。
推荐理由：官方给出与 Claude Sonnet 3.7 的基准对比、定价和部署门槛，读者可据此评估企业落地的性价比。
Mistral AI精选AI 评分6262 Mistral 发布 Small 3.1：多模态、128k 上下文、Apache 2.0 开源
Mistral AI 发布 Mistral Small 3.1，在 Mistral Small 3 基础上改进文本性能、增加多模态理解，上下文窗口扩至 128k tokens，推理速度达 150 tokens 每秒。
推荐理由：原文来自官方发布，给出基准对比、开源协议和硬件要求，读者可以据此评估它在轻量部署场景的可用性。