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。
Mistral AI 发布 Shieldstral，一个 3B 开源权重多模态安全分类器，以 Apache 2.0 许可开放下载，可在单张 16GB NVIDIA GPU 上运行。该模型把内容审核建模为策略自适应的问答任务，推理时接受自然语言策略并输出校准后的安全分数，无需重新训练即可统一文本与图像安全评估。官方称其在文本安全上可匹配最多 7 倍参数量的模型，并在多模态审核上取得新的 SOTA。
推荐理由：3B 开源权重模型以推理时自然语言策略替代固定危害分类，读者可据此判断内容审核的部署方式变化。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2，作为机器人的高层大脑，支持视频理解、任务编排与多机器人协作，并可通过 Gemini API、Google AI Studio 使用，Gemini Enterprise Agent Platform 上为私密预览。
推荐理由：官方给出进度分类、时刻定位与多机协作的具体指标，可据此判断机器人在长任务中的自主完成度。
OpenAI 宣布下调 GPT-5.6 在 Luna 和 Terra 上的价格，并介绍其更高效的模型如何帮助企业规模化部署 AI 工作流。
推荐理由：OpenAI 下调 GPT-5.6 在 Luna 与 Terra 上的价格，读者可据此评估企业级 AI 工作流的部署成本变化。
Google DeepMind 发布新一代音乐生成模型 Lyria 3.5，并在 Google Flow Music 中上线。官方称其在音乐性、歌词、人声和创作控制四方面均有提升：旋律结构更丰富自然，歌词质量与提示词遵循、结构感知更好，人声更具表现力和情感且发音改善，同时可更便捷地控制输出节奏与时长。
推荐理由：官方给出 Lyria 3.5 在旋律、歌词、人声与创作控制上的具体改进，可据此判断音乐生成能力的变化。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2，作为新一代机器人的智能层，解锁全身控制、灵巧操作和多机器人协作。
推荐理由：官方给出三款模型的职责分工与开放入口，读者可据此判断机器人全身控制与多机协作的落地路径。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 和面向网络安全的 3.5 Flash Cyber。
推荐理由：官方给出三款 Flash 系列的 token 效率、价格与基准对比，可据此判断智能体工作流的成本变化。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Flash Cyber，这是基于 3.5 Flash 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 等基准上表现优于主线 Flash 模型。
推荐理由：官方给出轻量安全模型在 CyberGym、Chrome 提交扫描等基准上的表现与限量开放方式，可据此判断其能力定位与获取门槛。
Thinking Machines 在 Hugging Face 发布 Inkling，一个约 1T 参数、支持 1M 上下文、原生接收图像文本音频输入的开源多模态 MoE 模型，同时推出 276B 总参数 12B 激活的 Inkling-Small。
推荐理由：原文给出 Inkling 的架构细节、部署配置与多模态评测数据，可据此判断其推理成本与适用场景。
GPT-5.6 成为 Microsoft 365 Copilot 的首选模型，覆盖 Word、Excel、PowerPoint、Chat 和 Cowork，带来更强的 AI 能力，用于更快、更高质量地完成工作。
推荐理由：OpenAI 官方说明 GPT-5.6 成为 Microsoft 365 Copilot 首选模型，读者可据此了解它在办公套件中的能力定位。
Mistral AI 发布首个具身导航模型 Robostral Navigate，这是一个 8B 模型，仅用单个普通 RGB 相机、无需 LiDAR 或深度传感器，在 R2R-CE validation unseen 上达到 76.6% 成功率，比最佳单相机方案高 9.7 个百分点，比使用深度或多相机的最佳系统高 4.5 个百分点。
推荐理由：Mistral 首个具身导航模型仅用单目 RGB 相机就在 R2R-CE 上超过多传感器方案，可看其训练与强化学习设计。
OpenAI 发布新一代语音模型 GPT-Live，用于实现更自然的人机交互，目前已为 ChatGPT Voice 提供支持。
推荐理由：OpenAI 发布新一代语音模型 GPT-Live，读者可了解 ChatGPT Voice 背后的模型换代。
Mistral AI 发布 Leanstral 1.5，一个 Apache-2.0 许可的模型，总参数 119B、激活参数 6B，在形式化验证上大幅升级。它完全饱和 miniF2F，在 PutnamBench 上解出 587/672 题，并在 FATE-H 取得 87%、FATE-X 取得 34% 的 SOTA 成绩。
推荐理由：原文给出 Leanstral 1.5 在形式化验证基准上的成绩与每道题成本，读者可据此判断开源证明模型的性价比。
Google DeepMind 发布 Nano Banana 2 Lite（gemini-3.1-flash-lite-image）与 Gemini Omni Flash（gemini-omni-flash-preview）。
推荐理由：两款模型同时开放开发者入口，并给出延迟、单价与视频时长等具体参数，便于判断多模态流水线的成本与可用性。
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、超参数调优和特征工程即可在单次前向传播中给出预测。
推荐理由：Google 把零样本思路从时序预测搬到表格数据，读者可了解其架构设计与 TabArena 基准表现。
OpenAI 预告下一代模型 GPT-5.6 Sol，称其在编码、科学和网络安全方面具备更强能力，并搭配其最先进的安全技术栈。
推荐理由：OpenAI 官方预告下一代模型 GPT-5.6 Sol，读者可据此了解其在编码、科学与网络安全上的能力方向。
Mistral 发布 OCR 4，在提取文本之外返回边界框、块类型分类和逐页逐词置信度，支持 170 种语言、10 个语系，可打包进单个容器完全自托管。官方称独立标注者在 600 多份文档的盲评中平均 72% 更偏好 OCR 4，并在 OlmOCRBench 上取得 85.20 的最高分，但提示该基准与 OmniDocBench 的评分存在已知局限，建议用户在自己的文档上评测。
推荐理由：OCR 4 在文本之外返回边界框、块类型和置信度，读者可据此判断它如何接入 RAG 与智能体流程。
PaddleOCR 发布新一代通用 OCR 模型家族 PP-OCRv6，已在 Hugging Face 上线，提供 tiny、small、medium 三档，参数量从 1.5M 到 34.5M，其中 small 和 medium 支持 50 种语言。
推荐理由：原文给出三档模型参数、检测与识别指标及多后端接入方式，便于读者按部署场景选型。
智谱发布旗舰模型 GLM-5.2，面向长周期任务，首次在 1M token 上下文上稳定支持长程工作，并采用 MIT 开源许可。新架构 IndexShare 让每 4 层稀疏注意力共享同一 indexer，在 1M 上下文下将每 token FLOPs 降低 2.9 倍，MTP 层改进使投机解码接受长度最高提升 20%。
推荐理由：GLM-5.2 把 1M 上下文落到长周期编码任务上，并给出与闭源前沿模型的基准对比，可据此判断开源模型在长程工程任务中的位置。
Google DeepMind 发布实验性开放模型 DiffusionGemma，采用文本扩散方式并行生成整块文本，在专用 GPU 上最高实现 4 倍推理提速。
推荐理由：官方给出 26B MoE 文本扩散模型的开放权重与硬件实测数据，可据此判断本地低并发推理的取舍。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Live Translate，这是一款支持 70 多种语言的近实时语音到语音翻译音频模型，可自动检测语种并保留说话人的语调、节奏和音高。
推荐理由：官方披露了连续生成语音的取舍机制与 70+ 语种覆盖，可据此判断实时翻译的可用边界。