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。
Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B，这是一款面向笔记本本地运行的智能体多模态模型，可在 16GB VRAM 或统一内存上运行。模型采用无独立多模态编码器的统一架构，视觉和音频输入直接进入 LLM 主干，并内置 Multi-Token Prediction drafters 以降低延迟；官方称其基准性能接近 26B MoE，且总内存占用不到一半。
推荐理由：官方说明了无编码器统一架构、16GB 内存本地运行和 Apache 2.0 开放方式，便于评估端侧多模态智能体开发可行性。
Anthropic 在 Claude Platform 6月9日版本说明中发布 Claude Fable 5，并面向 Project Glasswing 参与者发布 Claude Mythos 5。
推荐理由：官方说明集中列出新模型规格、价格与 API 行为变化，开发者可据此评估迁移成本和智能体工作流适配点。
Mistral 发布 128B 稠密开放权重模型 Mistral Medium 3.5，公开预览并成为 Vibe 和 Le Chat 默认模型，支持 256k 上下文、可配置推理强度与视觉输入。
推荐理由：可了解 Mistral Medium 3.5 的参数规模、开放权重、定价，以及它如何支撑 Vibe 云端异步编码智能体。
Google DeepMind 推出 Omni 系列首个模型 Gemini Omni Flash，支持组合图像、音频、视频和文本输入，生成依托 Gemini 现实知识的高质量视频，并可通过多轮自然语言对话编辑视频。
推荐理由：可了解 Gemini Omni Flash 的多模态输入、对话式视频编辑与上线渠道，便于对比现有视频生成工具的工作流差异。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 模型系列，首发 Gemini 3.5 Flash，主打智能体、编码和长程任务能力。
推荐理由：官方给出 3.5 Flash 的基准成绩、可用入口和 3.5 Pro 节奏，便于判断其面向智能体与编码工作流的定位。
Google DeepMind 在 Nature 发表 Co-Scientist 研究，推出基于 Gemini 的多智能体 AI 系统，用于迭代生成、辩论和演化科学假设。
推荐理由：材料展示了多智能体系统如何分工生成、辩论和演化科学假设，并给出生命科学中的实际研究案例。
Anthropic 于 4 月 16 日发布 Claude Opus 4.7，面向复杂推理和智能体编码，定价为 $5 / $25 per MTok，与 Claude Opus 4.6 相同。
推荐理由：官方版本说明集中列出新模型规格、价格、API 破坏性变更与迁移入口，便于开发者评估升级成本。
Google DeepMind 推出 Gemini 3.1 Flash TTS 文本转语音模型，主打更强的可控性、表现力和音质，并通过 Gemini API、Google AI Studio、Vertex AI 预览开放，Workspace 用户可在 Google Vids 中使用。
推荐理由：官方说明了模型的可控语音标签、多语种支持和预览入口，便于开发者判断其在语音应用中的接入方式。
Google DeepMind 推出 Gemini Robotics-ER 1.6，这是面向机器人的高层推理模型升级，已通过 Gemini API 和 Google AI Studio 向开发者开放。
推荐理由：官方说明了空间推理、多视角理解和仪表读数等能力变化，并给出 Gemini API 与 Google AI Studio 的可用入口。
Google DeepMind 发布 Gemma 4 开源模型系列，包含 E2B、E4B、26B MoE 和 31B Dense 四种规格，采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由：官方给出 Gemma 4 的四种规格、上下文长度、端侧与本地硬件适配及 Apache 2.0 许可，便于评估开源部署路径。
Mistral AI 发布首个文本转语音模型 Voxtral TTS，参数规模 4B，支持英语、法语、德语、西班牙语、荷兰语、葡萄牙语、意大利语、印地语和阿拉伯语 9 种语言。
推荐理由：官方公布了多语言语音生成、低延迟、声音适配和开放方式，可帮助评估其在企业语音智能体流程中的适用性。
Mistral AI 发布 Mistral Small 4，将 Magistral 的推理、Pixtral 的多模态和 Devstral 的智能体编码能力统一到单个模型中，并采用 Apache 2.0 许可证。
推荐理由：官方给出架构参数、效率提升和部署配置，可帮助技术团队评估单模型替代专用模型的可行性。
Mistral 发布面向 Lean 4 的开源代码智能体 Leanstral，模型为 Leanstral-120B-A6B，采用高稀疏架构和 6B 激活参数，权重以 Apache 2.0 许可开放。
推荐理由：原文给出 Apache 2.0 权重、Mistral Vibe 与免费 API 入口，并用 FLTEval 展示其在 Lean 4 证明工程中的成本和性能位置。
Mistral AI 发布 Voxtral Transcribe 2，包含面向批处理的 Voxtral Mini Transcribe V2 和面向实时场景的 Voxtral Realtime，均支持 13 种语言。
推荐理由：官方同时给出批处理与实时两款语音转文字模型的延迟、价格、语言支持和开放权重安排，便于比较接入方式。
Mistral AI 发布 Mistral OCR 3，可从 PDF 和图像中提取文字与嵌入图片，输出带 HTML 表格重建的 markdown 或结构化 JSON。
推荐理由：官方给出相对 Mistral OCR 2 的胜率、价格和接入方式，便于评估文档解析流水线的升级成本。
Mistral AI 发布 Devstral 2 编码模型家族，包括 123B 的 Devstral 2 和 24B 的 Devstral Small 2，并推出开源终端编码助手 Mistral Vibe CLI。
推荐理由：原文同时给出两款开源编码模型的参数、许可、SWE-bench Verified 成绩和本地部署条件，便于比较开放模型与闭源模型的工程取舍。
Mistral AI 发布下一代 Mistral 3 模型家族，包含 3B、8B、14B 的 Ministral 3 稠密模型，以及 41B active、675B 总参数的稀疏 MoE 模型 Mistral Large 3，全部采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由：官方同时给出模型规格、开源许可、部署平台和基准位置，便于读者按端侧到数据中心的不同场景选型。
Mistral AI 发布 Codestral 25.08，并推出由 Codestral、Codestral Embed、Devstral 和 Mistral Code 组成的企业编码技术栈。
推荐理由：官方同时给出模型指标、配套检索与智能体组件及企业部署方式，便于评估私有化编码工作流的完整组合。
Mistral AI 发布 Voxtral 语音理解模型，包含面向生产的 24B Voxtral 和面向本地及端侧部署的 3B Voxtral Mini，二者均采用 Apache 2.0 许可并提供 API。
推荐理由：官方同时给出 24B 与 3B 两种规格、Apache 2.0 许可和 API 定价，便于比较开源部署与托管调用的取舍。
Mistral AI 与 All Hands AI 合作推出 Devstral Medium，并发布 Devstral Small 1.1，重点提升不同提示词和智能体脚手架下的泛化能力。
推荐理由：官方同时给出开源小模型与 API 中型模型的 SWE-Bench Verified 成绩、价格和部署方式，便于比较代码智能体模型的成本与可用性。