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Mistral 发布 Mistral Large 4（Le Chonk）的开放权重，这是一个 1 万亿参数的原生多模态模型，在公开预览基础上继续做强化学习，编码与防御性网络安全能力提升。

在 Artificial Analysis Coding Agent Index 上得分 48%，与开源领先模型 GLM-5.3 基本持平，但每任务平均少用 47% token；Terminal-Bench 4.0 从预览版提升 13 个百分点至 41%，输出 token 减少 30%。

Mistral 发布 Mistral Large 4 公开预览，这是一个 1 万亿参数、52B 激活参数的原生多模态模型，权重将于本月底开放。

官方称其在编码、智能体工作流和多模态理解上表现突出，在 Artificial Analysis Cyber Index 上进入全球前五，在 Cybench 上解决 93% 的题目，并在 DeepSWE v1.1 上得分 61.7%。

Mistral 发布多模态多语言 MoE 模型 Mistral Large 4（代号 Le Chonk），总参数约 1T、激活参数 49B，上下文窗口 1M tokens，输入支持文本和图像、输出为文本。

模型提供 FP8 与 NVFP4 两个官方版本，另有 Unsloth 和 llama.cpp 团队制作的 GGUF 量化，采用 Mistral Ecosystem Open-Weight License（MIT 衍生协议，对模型即服务用途设有限制）。

Mistral 宣布完成 30 亿欧元 D 轮融资，投后估值超过 210 亿欧元，由三星电子领投，Scaleup Europe Fund 和 PSG Equity 联合领投。

Amazon SageMaker JumpStart 在 2026 年 1 月至 9 月间新增超过 100 个模型，来自 30 家不同提供商。

贡献最多的是阿里云千问（Qwen），共 29 个模型，覆盖推理、MoE、智能体、代码生成、语音识别、TTS、嵌入向量与重排序；NVIDIA 贡献 17 个，包括 Cosmos3 世界基础模型系列与 Nemotron 系列。Mistral 新增 7 个模型，Google 新增 6 个 Gemma 4 变体，IBM 与 Cohere 各新增 4 个。

Mistral 发布首个时间序列基础模型系列 Timestral，最大版本仅 209M 参数，在 GIFT-Eval、TIME 和 fev-bench 三个公开基准上均排名第一，参数量约为此前 SOTA 的三分之二。

该系列包含 5M、28M、123M 和 209M 四个尺寸，共享同一架构与训练配方，支持概率化多变量预测以及过去协变量和已知未来协变量。推理无需 GPU，在 8 线程标准服务器 CPU 上，用三周 15 分钟粒度历史预测未来一天，5M 模型耗时 10 ms，209M 模型耗时 140 ms。

Nvidia 发布 Nemotron 3.5 Super VL，一个 1200 亿参数的开源多模态模型，面向持续在后台运行的企业智能体，可处理文本、图像、文档和视频。

该模型采用 MoE 架构，每个 token 仅激活 120 亿参数，由 Nvidia 与包含 Mistral AI、Thinking Machines Lab、Perplexity 和 Black Forest Labs 的 Nemotron Coalition 共同开发。

Mistral 在慕尼黑开设德国中心，组建专注 Physics AI 与工业 AI 的研究团队，并计划到 2030 年建成 1 吉瓦欧洲算力。

该中心将与 BMW 合作碰撞仿真与工程 AI、与 Siemens Energy 合作工业 AI 应用，并与慕尼黑工业大学（TUM）合作利用风洞设施开发汽车空气动力学数字孪生。

Mistral 与 Cloudera 建立合作，将 Mistral 模型集成进 Cloudera 混合数据平台，企业可在私有云、公有云、本地及完全气隙环境中部署推理并保持完全控制。

企业还能在受控环境中用专有数据训练自有模型，数据与模型所有权归企业所有。Cloudera 平台承载 30 exabytes 客户管理数据。

Mistral 帮助一家欧洲能源运营商把 4 万行 Fortran 77 的油藏模拟器迁移到 C++，该代码库没有测试套件也没有集中文档。

团队先搭建数值对齐测试框架，用自定义解析器生成调用树，再通过 Vibe CLI 启动上百个智能体逐节点补文档并提交 PR。迁移采用规划、编码、测试、审查多智能体加人工审核的分模块工作流，首个冲刺完成 30 万行中的 4 万行。

Nvidia 发布开源语音识别模型 Nemotron 3.5 Transcribe，可用文本指令控制，支持 40 种语言转写、31 种语言与英语互译，并在 13 种语言中识别说话人。

模型总参数 30B、每步约 4B 激活，可在单张 Nvidia GPU 上运行，最长处理一小时录音、最多 8 位说话人。Nvidia 称其在 Hugging Face 英语 Open ASR 榜单开源权重模型中排名第一，平均词错误率 5.33%；在 Artificial Analysis 对比中为 2.81%，接近更大的 Voxtral Small 的 2.77%。

Mistral 发布 Agentic Search，作为让 AI 系统在复杂文档中导航、阅读并核验信息的检索层，通过 Mistral Search Toolkit 和 Studio、Vibe 中的 Libraries 提供。

微软 Copilot Studio 团队与 Hugging Face 联合发布 ThinkingBox，它让智能体在隔离的 MCP 工具会话中运行，再根据终端后端状态和副作用而非生成文本打分，并让每个任务重复 20 次。