Mistral 发布万亿参数模型 Le Chonk，挑战顶级 AI
Mistral 发布万亿参数模型 Mistral Large 4（昵称 Le Chonk），主打编程与网络安全，声称性能接近顶级闭源模型。
推荐理由：Mistral 发布万亿参数开源模型，主打编程与垂直领域，提供闭源替代方案。
模型发布
全部主题新模型的发布、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。
最新精选
第 1–9 条 · 共 9 条Ars Technica · AI精选AI 评分8080 OpenAI News精选AI 评分8585 GPT-6 伴随智能界面全球上线
OpenAI 宣布 GPT-6 在 ChatGPT 中全球上线，并推出智能界面（Intelligent UI），提供包含视觉和交互体验的更快响应。
推荐理由：GPT-6 伴随智能界面全球上线，提供包含视觉与交互体验的更快响应，直接改变 ChatGPT 的使用方式。
Ars Technica · AI精选AI 评分8383 Google 发布 Gemini 4 Argon 模型，API 定价与百万级输出已公布
Google 发布 Gemini 4 Argon 模型，API 定价为输入 2 美元/百万 token、输出 10 美元/百万 token，支持 100 万 token 输出。该模型在 DeepSWE v1.1 基准测试中得分 77.9%，已用于内部代码迁移并节省大量内存。
推荐理由：Argon 提供百万级输出与工程基准领先数据，可评估其在长程任务与代码重构中的实际价值。
Google DeepMind精选AI 评分9090 Google 发布 Gemini 4 Argon 模型，输出上限扩至 100 万 token
Google 发布前沿模型 Gemini 4 Argon，将输出 token 上限扩至 100 万，在 DeepSWE、Vals Index 等评测中领先。该模型定价为输入 2 美元/百万 token，正通过 Fairwind 计划向受信任的网络安全防御者开放。
推荐理由：Argon 将输出上限扩至 100 万 token 并强化安全防御，为复杂长程推理与代码工作流提供了新基准。
Microsoft Research精选AI 评分7777 微软发布开源分子合成预测模型 RetroChimera
微软发布并开源分子合成预测模型 RetroChimera，该模型融合 R-SMILES 2 与 NeuralLoc 两种架构，通过集成学习策略在盲测中表现优于单一模型。
推荐理由：模型融合两种架构互补优势并开源，为化学合成路线规划提供了可复用的前沿工具。
Google DeepMind精选AI 评分8585 Google 发布 Gemini 3.8 Live 与 3.8 Live Extended Thinking 实时对话模型
Google 发布 Gemini 3.8 Live 与 3.8 Live Extended Thinking 两款实时对话模型，支持近实时视觉输入、97 种语言自动切换及后台工具调用。3.8 Live Extended Thinking 在 Artificial Analysis 语音质量指数中排名第一，并在 τ-Voice 基准测试中展现多步推理能力。
推荐理由：新增实时对话与扩展推理能力，提供语音基准数据与多语言支持，便于开发者构建生产级语音智能体。
Hugging Face Blog精选AI 评分8282 IBM 发布 Granite 4.2 推理模型系列
IBM 发布 Granite 4.2 推理模型系列，包含 3B、8B 和 30B 三个尺寸，采用密集解码器架构并支持思考模式切换与原生工具调用。模型基于约 15T token 预训练，并通过包含 SWE、终端和搜索的多阶段强化学习进行后训练，在 SWE-bench Verified 等基准上表现强劲。
推荐理由：原文披露了从预训练到多阶段强化学习的完整构建细节，为同类模型提供了可迁移的技术参考。
Hugging Face Blog精选AI 评分8585 Meta 发布 Muse Glimmer 30B 多模态模型
Meta 发布 Muse Glimmer 30B 多模态模型，专为本地智能体场景设计，采用 2B 视觉编码器与 28B 文本解码器架构。该模型开源并提供 transformers、llama.cpp 及 vLLM 支持，具备多模态工具调用与代码生成能力，演示了模型自量化与自部署等智能体应用。
推荐理由：Meta 发布 30B 多模态模型，针对本地智能体场景优化，提供多种推理框架支持与自部署演示。
Hugging Face Blog精选AI 评分7272 JetBrains 发布 Mellum2 12B MoE 模型
JetBrains 发布 Mellum2，一个 12B 参数的 MoE 模型，每 token 仅激活 2.5B 参数，推理速度比同类模型快 2 倍以上。该模型开源并支持 Apache 2.0 协议，适用于路由、RAG、子智能体和私有部署。
推荐理由：原文给出了模型架构和性能数据，读者可以据此评估它在多模型系统中的路由和编排价值。