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更新Mistral AI 发布 Mistral Small 4，这是 Mistral Small 系列的下一个主要版本，也是首个把 Magistral 的推理、Pixtral 的多模态和 Devstral 的智能体编码能力统一到单一模型中的 Mistral 模型，采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由：Mistral 把推理、多模态与编码能力合并进一个开源小模型，并给出可调推理强度与部署门槛，便于判断其落地成本。
Mistral 发布 Leanstral，称其为首个面向 Lean 4 的开源代码智能体，采用 6B 激活参数的稀疏架构，权重以 Apache 2.0 许可开放，并接入 Mistral Vibe 与免费 API 端点 labs-leanstral-2603。
推荐理由：Mistral 开源面向 Lean 4 的代码智能体，给出与 Claude 系列和开源模型的成本与得分对比，可据此判断形式化验证路线的性价比。
Mistral 发布 Voxtral Transcribe 2，包含面向批量转写的 Voxtral Mini Transcribe V2 和面向实时场景的 Voxtral Realtime 两款语音转文字模型。
推荐理由：原文给出两款语音转写模型的延迟、价格与开源许可，读者可据此判断实时语音场景的选型空间。
Mistral AI 发布 Mistral OCR 3，在表单、扫描文档、复杂表格和手写内容上相对 Mistral OCR 2 的整体胜率为 74%，并称在准确率上超过企业文档处理方案和 AI 原生 OCR 方案。
推荐理由：官方给出与上一代在表单、手写和表格上的胜率对比，以及每千页定价，可据此判断文档解析成本与适用场景。
Mistral AI 发布下一代编码模型系列 Devstral 2，含 123B 的 Devstral 2 和 24B 的 Devstral Small 2，分别采用修改版 MIT 和 Apache 2.0 许可，均为开源。
推荐理由：原文给出两款开源编码模型的参数、许可与 SWE-bench 成绩，并附与闭源模型的胜负对比，可据此判断开源编码智能体的当前水位。
Mistral 发布 Mistral 3 系列，包括 3B、8B、14B 三个稠密小模型和采用稀疏 MoE 架构的 Mistral Large 3，后者为 41B 激活、675B 总参数，全部以 Apache 2.0 许可开源。
推荐理由：Mistral 3 一次性放出从 3B 到 675B 的 Apache 2.0 权重，读者可据此判断开源模型在端侧与前沿两端的可选空间。
Mistral 发布 Voxtral 语音理解模型，提供 24B 和 3B 两种规格，均以 Apache 2.0 许可开源并上线 API。模型支持 32k token 上下文，可处理最长 30 分钟音频转写或 40 分钟音频理解，具备内置问答与摘要、多语言自动检测和语音触发函数调用能力，文本能力继承 Mistral Small 3.1。
推荐理由：Mistral 开源语音理解模型，给出两种规格、Apache 2.0 许可与 API 定价，可据此判断语音转写与理解的选型成本。
Mistral AI 与 All Hands AI 合作推出 Devstral Medium，并升级 Devstral Small 至 1.1 版本。
推荐理由：Mistral 与 All Hands AI 联合发布两款编码智能体模型，给出了 SWE-Bench Verified 分数和 API 定价，可据此比较开源与闭源方案的成本性能。
Mistral AI 发布首个推理模型 Magistral，分为 24B 参数的开源版 Magistral Small 和企业版 Magistral Medium。
推荐理由：Mistral 首个推理模型同时给出开源权重与企业版，并公开 AIME2024 成绩与训练论文，便于对比其推理路线。
Mistral 发布首个专为代码设计的嵌入模型 Codestral Embed，在真实代码检索任务上表现优于 Voyage Code 3、Cohere Embed v4.0 和 OpenAI 的大型嵌入模型。
推荐理由：Mistral 首个代码嵌入模型给出了可调维度与精度，读者可据此权衡检索质量与存储成本。
Mistral AI 与 All Hands AI 合作发布面向软件工程任务的智能体 LLM Devstral，以 Apache 2.0 许可开源。
推荐理由：Devstral 在 SWE-Bench Verified 上以 46.8% 超过此前开源 SOTA 逾 6 个百分点，并给出单卡 4090 可跑的本地部署路径。
Mistral AI 发布 Mistral Medium 3，官方称其在多项基准上达到 Claude Sonnet 3.7 的 90% 或以上，价格为每百万 token 输入 0.4 美元、输出 2 美元。
推荐理由：官方给出 Mistral Medium 3 的定价、对标模型与部署门槛，读者可据此判断企业自部署的成本区间。
Mistral AI 发布 Mistral Small 3.1，在 Mistral Small 3 基础上提升文本性能与多模态理解，上下文窗口扩展至 128k tokens，推理速度 150 tokens 每秒，以 Apache 2.0 许可开源。
推荐理由：Mistral 官方给出小模型在文本、多模态与长上下文上的对比数据，可据此判断端侧部署的选型空间。
Mistral AI 发布首款区域语言模型 Mistral Saba，24B 参数，基于中东和南亚数据集训练，支持阿拉伯语和多种印度源语言，在泰米尔语等南印度语言上表现突出。
推荐理由：Mistral 首款区域语言模型，24B 参数却对标 5 倍规模模型，可单卡本地部署，为中东和南亚市场提供新选择。
Mistral AI 发布 Mistral Small 3，一个面向低延迟优化的 24B 参数模型，以 Apache 2.0 许可开源，同时提供预训练和指令微调两个 checkpoint。
推荐理由：24B 参数在 Apache 2.0 下对标三倍体量模型，并给出单卡本地部署的量化条件，便于判断小模型落点。
