Mistral 发布 Mistral Large 4（Le Chonk）开放权重，这款 1 万亿参数、原生多模态模型本月早些时候曾以公开预览形式发布，经三周强化学习后在 FrontierCode 2.0 得分 19.7%、Terminal-Bench 4.0 得分 41%，居开源权重模型首位，并在 Artificial Analysis Cyber Index 得分 51%。
推荐理由：原文给出编码与防御安全的多项基准成绩、三档推理模式与定价，可帮助开发者评估自托管开源模型的能力与成本取舍。
Mistral 发布 Voxtral 3，包含新一代语音转写与语音合成模型系列和一个语音代理 SDK，今日起可通过 Mistral API（欧洲、美国和全球端点）使用，并支持自部署以控制音频数据。
推荐理由：原文附定价表和多组转录、TTS 对比基准，想搭建语音代理的读者可据此估算成本并权衡 API 与自部署。
Mistral 发布其首个时序基础模型系列 Timestral，含 5M、28M、123M 和 209M 四档参数，最大模型在 GIFT-Eval、TIME 和 fev-bench 三个公开基准的预训练零样本模型中五项指标全部居首，仅用约三分之二的参数量超过此前最优。
推荐理由：原文给出三个公开基准的对比成绩和 CPU 推理延迟数据，读者可以据此权衡不同参数规模在精度与速度之间的取舍。
Mistral 发布 Mistral Large 4（ML4）公开预览，模型为 1 万亿参数、激活 520 亿的原生多模态架构，预览 API 已上线 Mistral Studio，开放权重定于月底放出。
推荐理由：原文给出网络安全、智能体编码和多模态的具体基准成绩与训练规模，读者可据此横向比较当前开放模型的能力水平。