Mistral 发布 Large 4 预览版：1 万亿参数、490 亿活跃参数
Mistral 发布 Large 4 预览版，模型拥有 1 万亿参数、490 亿活跃参数，在自建 3800 张 NVIDIA Grace Blackwell GPU 集群上训练。
#数据/训练
Simon WillisonAI 评分6666
TechCrunch · AIAI 评分6969 Mistral 发布 1T 参数多模态模型 Mistral Large 4
Mistral AI 发布 1 万亿参数多模态模型 Mistral Large 4，目前仅通过公共护栏端点访问，计划三周后开放权重。该模型完全使用自有算力训练，仅用 4000 块 Nvidia GPU，公司称其算力用量比中国竞争对手少两到三倍。
Latent SpaceAI 评分7070 Reflection 发布 Beam：501B 总参数开源 MoE 模型
Reflection 发布 Beam，一个 501B 总参数、23B 活跃参数的纯文本 MoE 模型，面向编码、智能体和科学任务，从头训练，Apache 2.0 权重本月放出。团队称用 23.8T token 预训练，在 SWE-bench Verified 上得 80.9 分，推理效率是 GLM 5.2 的 3-4 倍。
Hugging Face BlogAI 评分2929 Falcon-Emirati-7B：让 LLM 学会阿联酋方言、文化与语感
Falcon-Emirati-7B 发布，这是基于 Falcon-H1-Arabic 的 7B 方言专用模型，专注理解与生成阿联酋阿拉伯语。它沿用 Falcon-H1 混合架构（Mamba 与 Transformer 注意力并行），家族覆盖 3B、7B、34B，上下文窗口最高 128K 与 256K tokens。团队用真实方言网页数据、MSA 文化语料和受术语表约束的合成数据完成方言适配。
The DecoderAI 评分6565 Reka AI 发布全模态模型 Rho-1，统一处理文本、图像、视频与机器人控制
Reka AI 发布 Rho-1 研究预览，这个 19-billion-parameter 全模态模型在单一神经网络中处理并生成文本、图像、视频和机器人控制动作。
The DecoderAI 评分7373 Aleph Alpha 发布开放权重模型 Kolibri，强调欧洲 AI 主权
Aleph Alpha 发布德英双语模型 Kolibri，拥有 78 billion 参数，并通过 MoE 架构为每个 token 激活约 3 billion 参数。
Hugging Face Blog精选AI 评分7171 Ai2 开源科研报告生成模型 AstaBrief 8B 及训练数据
Ai2 开源 AstaBrief 8B 及其训练数据，该模型可将研究问题和检索到的文献片段生成带引用的报告。模型以 Qwen3-8B 为基础，使用 47K 个 SFT 样本和约 6K 个 DPO 样本，并以引用密度等信号过滤训练数据。
推荐理由：文章展示了如何用真实科研查询、引用密度过滤和双裁判偏好数据，让8B模型兼顾报告质量、溯源与生成效率。
Hugging Face Blog精选AI 评分7474 NVIDIA 发布开放表格基础模型 Kumo Tabular，登顶四项基准
NVIDIA 发布开放表格基础模型 Kumo Tabular，无需训练、调优或特征工程，即可在单次前向推理中完成表格分类与回归。模型提供 28M 至 215M 参数的三种尺寸，仅用人工数据预训练，并在 TabArena、BeyondArena、TALENT 和 ScoringBench 排名第一。
推荐理由：它把表格分类与回归压缩为单次前向推理，并以四项基准结果呈现精度与效率相对传统流程的变化。
Latent Space精选AI 评分8282 小米发布 MiMo-V2.6-Pro 与 Flash 开源全模态模型，训练成本约 300 万美元
小米发布 MiMo-V2.6 系列两款原生全模态开源模型，MiMo-V2.6-Pro 为 1.02T 总参数、42B 激活参数，采用 MIT 许可，Artificial Analysis 称其以 46 分登顶开源权重模型智能指数，输入输出价格分别为 $0.435/M 与 $0.87/M tokens。
推荐理由：小米首次进入前沿开源模型序列，其 RL 环境与训练配方一并开源，可观察后训练成本结构的变化。
Google DeepMind精选AI 评分8484 Google DeepMind 发布 WeatherNext 3 全球天气 AI 模型
Google DeepMind 与 Google Research 发布 WeatherNext 3，通过实时卫星和气象站观测生成每小时更新、最高 5-kilometer 分辨率的全球天气预报。
推荐理由：材料给出与 WeatherNext 2 的分辨率、更新频率及降水评测对比，可用于理解实时观测如何改善全球天气预测。
Microsoft ResearchAI 评分4949 GigaPath-Flash 与 GigaTIME-Flash：以高效病理基础模型迈向群体规模发现
Microsoft Research 开源 GigaPath-Flash 与 GigaTIME-Flash，以蒸馏骨干降低群体规模病理研究的计算成本。GigaPath-Flash 配备 22M 参数 ViT-S 和 21M 参数 LongNet 编码器，计算量约低 50 倍，成绩与原版相差 3% 以内；两者采用 Apache 2.0，仅供研究且未经临床验证。
Microsoft ResearchAI 评分4949 扩大 Skala 使用范围，加速迈向预测性 DFT
Microsoft Research 发布 Skala 1.1：训练数据量为前版的 2.5×，GMTKN55 加权平均误差为 2.8 kcal/mol，并在 55 类中的 32 类排名第一。Skala 已可用于 CP2K，正集成至 Psi4、FHI-aims、ORCA 和 VASP；持续更新的 benchmark 将跟踪后续版本性能。