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 发布新一代 Mistral 3 模型系列，包含 14B、8B 和 3B 的 Ministral 3 端侧稠密模型，以及采用稀疏 MoE 架构、激活参数 41B 总参数 675B 的旗舰模型 Mistral Large 3。所有模型均采用 Apache 2.0 许可证开源，支持多模态与多语言能力，推理版本也将很快推出。
推薦理由：原文发布了包含稠密小模型与 MoE 旗舰大模型的全新模型系列，并全部采用 Apache 2.0 许可证开源，开发者和企业可直接借此在多端与云端部署前沿智能能力。
Mistral AI 发布了开源语音理解模型 Voxtral，包含面向生产的 24B 规格与面向端侧的 3B 规格，均采用 Apache 2.0 协议开源。该系列模型支持 32k 上下文、长达 30 至 40 分钟的音频处理、内置问答与摘要、多语言处理及函数调用功能，并在多项语音转写和理解基准测试中表现优异。
推薦理由：该模型提供了两种尺寸并开源，读者可以根据自身算力条件选择合适的版本进行本地部署或调用 API。
Mistral AI 与 All Hands AI 合作推出了 Devstral Medium 并升级了 Devstral Small 1.1。Devstral Small 1.1 采用 Apache 2.0 协议开源，在 SWE-Bench Verified 上获得 53.6% 的分数；Devstral Medium 在 API 上线，得分达 61.6%，支持私有化部署与自定义微调。
推薦理由：该发布提供了两款代码智能体新模型的详细性能和价格信息，读者可以借此评估它们在特定开发任务中的性价比。
Mistral AI 发布首个推理模型 Magistral，推出开源的 Magistral Small（24B）和企业级 Magistral Medium 两个版本。
推薦理由：原文给出了两个版本的具体性能指标与开放渠道，读者可以据此评估其在真实业务和推理任务中的表现。
Mistral AI 发布首个专为代码优化的嵌入模型 Codestral Embed，在真实代码数据的检索任务中表现优于多个市场同类模型。该模型支持多维度与多种精度输出，可在检索质量与存储成本之间进行灵活权衡。Codestral Embed 已在 API 上线，定价为每百万 token 0.15 美元，同时提供批量 API 折扣及本地部署支持。
推薦理由：原文公布了专门针对代码检索优化的嵌入模型及其定价和接口信息，开发者可据此评估其在代码库检索和智能体工作流中的性能与成本。
Devstral 是 Mistral AI 与 All Hands AI 合作推出的面向软件工程的智能体 LLM，已在 SWE-Bench Verified 上取得 46.8% 的得分。
推薦理由：Devstral 在 SWE-Bench Verified 上显著领先开源模型，并可在单张 RTX 4090 上本地部署，适合企业私有代码库。
Mistral AI 宣布推出 Mistral Medium 3 模型，在编码和多模态理解等专业用例中具备前沿级性能，同时显著降低了成本。该模型支持混合部署或本地部署、自定义后训练及企业工具集成，API 定价为每百万 token 输入 0.4 美元、输出 2 美元，现已在 Mistral La Plateforme 和 Amazon Sagemaker 等平台上线。
推薦理由：官方公布了该新模型的具体基准表现和定价，读者可以据此评估其在企业级应用中的性价比。
Mistral AI 宣布推出 Mistral Small 3.1，这是一款在其体量级别表现出色的开源模型。该模型带来改进的文本性能、多模态理解以及高达 128k tokens 的上下文窗口，并以 Apache 2.0 许可证开源。
推薦理由：原文给出了开源模型的新版本性能与多维度升级，读者可以据此评估其在端侧和多模态任务中的应用潜力。
Mistral AI 推出 Mistral OCR 光学字符识别 API，能够高精度解析复杂文档中的文本、图像、表格和数学公式。该模型原生支持多语言与多模态，已在 Le Chat 中作为默认文档理解模型上线，并在 la Plateforme 提供 API，定价为每美元 1000 页。
推薦理由：该模型在多项复杂文档基准测试中表现突出，为文档理解与检索增强生成系统提供了新的高精度处理方案。