新模型的釋出、開源與迭代：大模型廠商的旗艦更新、開源權重放出、效能與價格變化的第一時間記錄。
Mistral AI 釋出 Mistral OCR 3，相比上一代在表單、手寫體、低質掃描件和複雜表格處理上實現突破，整體勝率提升 74%。該模型支援輸出 Markdown 及基於 HTML 的表格重建，API 定價為每千頁 2 美元且 Batch API 享半價優惠，現已通過 Mistral AI Studio 的 API 與 Document AI Playground 提供。
推薦理由：文章公佈了新一代 OCR 模型的技術改進與定價，讀者可以據此評估其在企業文件處理與自動化流水線中的應用成本與效果。
Mistral AI 釋出新一代編碼模型系列 Devstral 2（123B）與 Devstral Small 2（24B），以及終端編碼助手 Mistral Vibe CLI。
推薦理由：原文提供了具體的基準測試資料、引數規模和開源協議，讀者可以據此評估其在程式碼自動化和本地部署中的實際效用。
DeepSeek V3.2 於 2025 年 12 月 1 日正式發布，為開源大模型提供了新的稀疏注意力機制（DSA）和自我驗證的 RLVR 訓練流程。
推薦理由：透過 DeepSeek V3.2 的技術報告，說明稀疏注意力與 RLVR 自我驗證在提升開源模型效能與推理效率的關鍵技術。
Mistral AI 釋出新一代 Mistral 3 模型系列，包含 14B、8B 和 3B 的 Ministral 3 端側稠密模型，以及採用稀疏 MoE 架構、啟用引數 41B 總引數 675B 的旗艦模型 Mistral Large 3。所有模型均採用 Apache 2.0 許可證開源，支援多模態與多語言能力，推理版本也將很快推出。
推薦理由：原文釋出了包含稠密小模型與 MoE 旗艦大模型的全新模型系列，並全部採用 Apache 2.0 許可證開源，開發者和企業可直接藉此在多端與雲端部署前沿智慧能力。
gpt-oss-safeguard 是 OpenAI 與 ROOST 共同開發的安全推理模型，提供 20B 與 120B 兩種規模，採用 Apache 2.0 授權。
推薦理由：此開源安全推理模型可直接整合至現有內容審核流程，提升決策透明度與可調節性，並支援多層級推理設定。
Qwen3‑VL 是 Qwen 系列最新視覺語言模型，已在 Ollama 雲端上線，提供 256K 原生上下文、3D 空間推理與多語言 OCR 等功能。
推薦理由：Qwen3-VL 擁有 256K 原生上下文與多語言 OCR，讓開發者能在單一模型中完成影像、文本與 3D 空間推理，提升跨模態工作流程效率。
gpt-oss 是 OpenAI 於 2025 年推出的兩款 20B 與 120B 開源權重模型，專為本地聊天、代理與開發者使用而設計。 - 模型規格：20B 針對低延遲、專用場景；120B 針對生產、通用高推理需求。
推薦理由：gpt-oss 20B/120B 以低記憶體、可微調、代理功能，為本地聊天與開發者提供新選擇。
Mistral AI 釋出了開源語音理解模型 Voxtral，包含面向生產的 24B 規格與面向端側的 3B 規格，均採用 Apache 2.0 協議開源。該系列模型支援 32k 上下文、長達 30 至 40 分鐘的音訊處理、內建問答與摘要、多語言處理及函式呼叫功能，並在多項語音轉寫和理解基準測試中表現優異。
推薦理由：該模型提供了兩種尺寸並開源，讀者可以根據自身算力條件選擇合適的版本進行本地部署或呼叫 API。
Mistral AI 與 All Hands AI 合作推出了 Devstral Medium 並升級了 Devstral Small 1.1。Devstral Small 1.1 採用 Apache 2.0 協議開源，在 SWE-Bench Verified 上獲得 53.6% 的分數；Devstral Medium 在 API 上線，得分達 61.6%，支援私有化部署與自定義微調。
推薦理由：該釋出提供了兩款程式碼智慧體新模型的詳細效能和價格資訊，讀者可以藉此評估它們在特定開發任務中的價效比。
Mistral AI 釋出首個推理模型 Magistral，推出開源的 Magistral Small（24B）和企業級 Magistral Medium 兩個版本。
推薦理由：原文給出了兩個版本的具體效能指標與開放渠道，讀者可以據此評估其在真實業務和推理任務中的表現。
Mistral AI 釋出首個專為程式碼最佳化的嵌入模型 Codestral Embed，在真實程式碼資料的檢索任務中表現優於多個市場同類模型。該模型支援多維度與多種精度輸出，可在檢索質量與儲存成本之間進行靈活權衡。Codestral Embed 已在 API 上線，定價為每百萬 token 0.15 美元，同時提供批次 API 折扣及本地部署支援。
推薦理由：原文公佈了專門針對程式碼檢索最佳化的嵌入模型及其定價和介面資訊，開發者可據此評估其在程式碼庫檢索和智慧體工作流中的效能與成本。
Devstral 是 Mistral AI 與 All Hands AI 合作推出的面向軟體工程的智慧體 LLM，已在 SWE-Bench Verified 上取得 46.8% 的得分。
推薦理由：Devstral 在 SWE-Bench Verified 上顯著領先開源模型，並可在單張 RTX 4090 上本地部署，適合企業私有程式碼庫。
Mistral AI 宣佈推出 Mistral Medium 3 模型，在編碼和多模態理解等專業用例中具備前沿級效能，同時顯著降低了成本。該模型支援混合部署或本地部署、自定義後訓練及企業工具整合，API 定價為每百萬 token 輸入 0.4 美元、輸出 2 美元，現已在 Mistral La Plateforme 和 Amazon Sagemaker 等平臺上線。
推薦理由：官方公佈了該新模型的具體基準表現和定價，讀者可以據此評估其在企業級應用中的價效比。
Mistral AI 宣佈推出 Mistral Small 3.1，這是一款在其體量級別表現出色的開源模型。該模型帶來改進的文本效能、多模態理解以及高達 128k tokens 的上下文視窗，並以 Apache 2.0 許可證開源。
推薦理由：原文給出了開源模型的新版本效能與多維度升級，讀者可以據此評估其在端側和多模態任務中的應用潛力。
Mistral AI 推出 Mistral OCR 光學字元識別 API，能夠高精度解析複雜文件中的文本、影像、表格和數學公式。該模型原生支援多語言與多模態，已在 Le Chat 中作為預設文件理解模型上線，並在 la Plateforme 提供 API，定價為每美元 1000 頁。
推薦理由：該模型在多項複雜文件基準測試中表現突出，為文件理解與檢索增強生成系統提供了新的高精度處理方案。
Meta Llama 3.2 現已透過 Ollama 可本地執行，提供 1B、3B、11B、90B 四個版本。 - 1B、3B：純文字模型，專為手機或邊緣裝置最佳化，可即時處理訊息或行事曆摘要，並保留隱私。 - 11B、90B：視覺模型，支援檔案、圖表、圖片說明等影像推論。 - 所有模型皆為開源，使用者可自行下載 Ollama 並直接執行。
推薦理由：Meta Llama 3.2 以小型多模態模型示範本地端推論的可行性，對隱私保護與即時回應的需求提供實際解決方案。
Gemma 2 是 Google 推出的新一代大語言模型，提供 2B、9B、27B 三種規模。 - 核心特性：27B 版本在多項基準測試中，效能超越同類規模兩倍以上，展現出高效能與最佳化架構。
推薦理由：Gemma 2 以三種規模提供，27B 版本效能超越同類兩倍規模模型，讀者可評估其高效架構對開發效能的影響。
DBRX 是一款 132B 引數的 MoE LLM，經 12T tokens 訓練後，效能已超越 GPT-3.5。 - 模型規格 132B 引數、4-of-16 MoE、RoPE 位置編碼、LION 最佳化器、LayerNorm 取代 RMSNorm。
推薦理由：DBRX 132B 引數 MoE LLM 以 12T tokens 訓練，效能超越 GPT-3.5，展示了 MoE 與資料品質對 LLM 成效的關鍵作用。