Mistral 发布 Mistral Large 4 预览版 Le chonk
Mistral 发布 Mistral Large 4 预览版，这是一个 1 万亿参数、490 亿激活参数的模型，在自家 3,800 块 NVIDIA Grace Blackwell GPU 集群上训练，目前通过其 API 提供。
#数据/训练
Simon WillisonAI 评分6262
TechCrunch · AIAI 评分7171 Mistral 发布 1T 参数多模态模型 Mistral Large 4
法国 AI 实验室 Mistral AI 发布大模型 Mistral Large 4（ML4），这是一个 1 万亿参数的多模态模型，因参数量被昵称为 Le Chonk。
Hugging Face BlogAI 评分2626 Falcon-Emirati-7B：让 LLM 学会阿联酋方言、文化与语感
基于 Falcon-H1-Arabic 的方言专用模型 Falcon-Emirati-7B 发布，专注理解与生成阿联酋阿拉伯语，涵盖词汇、语气与文化语境。
Latent Space精选AI 评分7878 Reflection 发布 Beam：501B-A23B 美国开源 MoE 模型
Reflection 发布 Beam，一个面向编码、智能体与科研任务的纯文本 MoE 模型，总参数 501B、激活 23B，从零训练，Apache 2.0 全量权重预计本月放出。
推荐理由：Reflection 从隐身状态交出首个开源权重模型，读者可据此判断美国开源阵营与 DeepSeek、GLM 等中国模型的相对位置。
TechCrunch · AIAI 评分7171 Reflection 发布开源权重模型 Beam，对标中国开源模型并降低推理算力成本
Reflection AI 发布首款前沿开源权重模型 Beam，称其在高级推理基准上与中国领先开源模型持平，且推理算力消耗低 3-4 倍。Beam 是 5010 亿参数、230 亿激活参数的文本 MoE 模型，预训练使用 23.8 万亿 token，上下文窗口 100 万 token，公司称其性能与 Z.ai 的 GLM-5.2 相当并优于当前西方领先开源模型。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 Ai2 开源科学报告生成模型 AstaBrief 8B
Ai2 开源 AstaBrief 8B，一个把研究问题和检索到的文献片段转成带引用报告的小模型，基于 Qwen3-8B 训练，已作为 Asta 的 Fast 模式上线，同时开放模型权重和训练数据。
推荐理由：原文给出了从 Qwen3-8B 出发的 SFT 加 DPO 训练配方与数据过滤经验，可迁移到其他垂直领域小模型。
Hugging Face Blog精选AI 评分7171 NVIDIA 发布表格基础模型 Kumo Tabular，单次前向完成预测
NVIDIA 发布开源表格基础模型 Kumo Tabular，给定带标签的表格行即可在单次前向中预测新行标签，支持分类与回归，无需训练、调参和特征工程。模型提供 28M 到 215M 三种规模，仅用人工合成表格预训练，采用 OpenMDW-1.1 许可可商用，并在 TabArena、BeyondArena、TALENT 和 ScoringBench 四个基准上排名第一。
推荐理由：原文给出模型规模、单次前向预测方式和四个基准排名，可据此判断表格基础模型对现有建模流程的替代空间。
Google DeepMind精选AI 评分7171 Google DeepMind 发布 WeatherNext 3 全球天气 AI 模型
Google DeepMind 与 Google Research 发布 WeatherNext 3，称其为目前最先进的全球天气模型，可基于实时卫星数据每小时生成一次预报，地表变量分辨率达 5 公里，整体比 WeatherNext 2 清晰约五倍。
推荐理由：官方给出分辨率、更新频率与降水精度提升幅度，可据此判断 AI 天气预报在 Google 产品中的落地程度。
Microsoft ResearchAI 评分3939 微软发布 GigaPath-Flash 与 GigaTIME-Flash：高效病理基础模型迈向群体级发现
微软研究院推出 GigaPath-Flash 和 GigaTIME-Flash，用蒸馏自十亿参数 GigaPath 编码器的 22M 参数 ViT-S 骨干替代原模型，在 PANDA 前列腺分级和 EBRAINS 脑肿瘤分型基准上以约 50 倍更少算力达到原 GigaPath 3% 以内的性能。
Microsoft ResearchAI 评分4040 微软 Skala 1.1 发布：训练数据增至 2.5 倍，并集成进 CP2K 等 DFT 软件
微软研究院发布深度学习交换关联泛函 Skala 1.1，训练数据量为此前公开版本的 2.5 倍，在 GMTKN55 基准 55 个类别中 32 项排名第一，加权平均误差 2.8 kcal/mol。Skala 现已在 CP2K 中可用，并正集成进 Psi4、FHI-aims、ORCA 和 VASP，同时推出持续追踪各版本计算性能的 living benchmark。