新模型、模型版本、权重开放、模型能力与价格变化的发布与评测结果
Mistral AI 发布了四种规格的 Timestral，参数量从 5M 到 209M，支持使用仅包含过去数据的协变量和已知未来协变量进行概率性多变量预测。Mistral 表示，在 GIFT-Eval、TIME 和 fev-bench 的五项指标上，其 209M 模型在预训练零样本模型中排名第一，且使用单个检查点、不进行集成。所有规格均支持 CPU 推理。Mistral 发布了一个 GitHub 仓库，供用户在自己的数据上运行 Timestral；用户还可通过 Mistral Forge 进行领域适配和微调。
推荐理由：不同模型规格之间的比较以及 CPU 推理延迟，为评估生产部署中预测准确度与计算需求之间的关系提供了具体依据。
NVIDIA AI 祝贺 StepFun 发布 Step 5 Preview，称这是 StepFun 迄今规模最大的开放权重发布。 NVIDIA 表示，这款 600B MoE 模型支持持续长达 24 小时的智能体任务，并在 NVIDIA GB300 上使用 NVFP4 时达到近 8K tokens/sec/GPU 的运行速度。 StepFun 发布公告的引述内容列出了每个 token 激活 27B 参数、1M-token 上下文窗口、原生文本和视觉输入，以及 Hugging Face 和 ModelScope 上的 BF16 和 FP8 权重。 NVP4 检查点：https://t.co/lSECChAwlW 使用以下链接部署：https://t.co/GO1wqTSBOk https://t.co/28TBzUo6ZU
推荐理由：报告的吞吐量将 Step 5 Preview 与特定 GPU 和精度格式联系起来，为读者了解其长时间运行的智能体工作负载提供了具体的部署背景。
小米发布 MiMo-V2.6 系列，包含全模态模型 MiMo-V2.6-Pro 与 MiMo-V2.6-Flash，并推出输出速度最高提升 20 倍的 MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed。
推荐理由：小米首次进入前沿开源模型序列，其 RL 环境与训练配方开源，为观察后训练成本路线提供了具体样本。
DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash，称其更智能、更快、更高效。该模型是新架构家族中体量最小的一个，具备原生视觉理解能力，面向更强能力、更快推理、更高吞吐设计，并可扩展至更大模型。
推荐理由：DeepSeek 新架构家族的最小模型，原生视觉理解与推理吞吐提升，可据此判断其轻量多模态定位。
DeepSeek 在 API 平台上线实验性多模态模型 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp，文本能力与 DeepSeek-V4-Flash 持平，涵盖智能体、推理和世界知识。
推荐理由：官方给出新模型与 V4-Flash 的文本能力对齐关系及多模态智能体基准上的提升幅度，可据此判断多模态 Agent 的可用水位。
DeepSeek 发布 DeepSeek-V4-Pro，主打智能体能力升级并带来明显的生产收益。V4-Pro 与 V4-Flash 支持灵活推理强度，简单任务用 low、日常 Agent 工作流用 high、复杂任务用 max。该模型原生支持 OpenAI Responses API，并针对 Codex 做了优化、可一键配置，现已上线 app 和网页端（Expert Mode）及 API，模型名称保持不变。
推荐理由：官方给出 V4-Pro 的智能体能力升级与三档推理强度，读者可据此判断它在生产工作流中的定位。
DeepSeek 宣布 DeepSeek-V4-Flash 官方 API 进入公测。官方称其 Agent 能力大幅升级，基准分数已远超 V4-Pro-Preview，并原生支持 Responses API 格式、完整适配 Codex，配置细节见官方 API 文档。
推荐理由：DeepSeek 官方公布 V4-Flash API 公测及其 Agent 能力提升，读者可据此判断接入 Codex 的可行性。
