Google DeepMind 更新 Veo 3.1 Ingredients to Video，支持原生竖屏与 4K 输出
Google DeepMind 更新 Veo 3.1 Ingredients to Video，增强基于参考图生成视频时的角色、背景和物体一致性，并支持更丰富的对话与叙事。
推荐理由：Veo 3.1 此次更新同时覆盖参考图一致性、原生竖屏和高分辨率输出，清晰展示了从移动端短视频到专业制作的适用范围。
模型发布
全部主题新模型的发布、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。
最新精选
第 81–100 条 · 共 112 条Google DeepMind精选AI 评分8181
Mistral AI精选AI 评分7979 Mistral OCR 3 发布，文档解析能力与 Document AI Playground 同步升级
Mistral AI 发布 Mistral OCR 3，相较 Mistral OCR 2 在表单、扫描文档、复杂表格和手写内容上取得 74% 的整体胜率。模型支持提取文本与嵌入图像、Markdown 和结构化 JSON 输出，并以 $2 per 1,000 pages 提供 API，Batch API 价格为 $1 per 1,000 pages。
推荐理由：Mistral OCR 3 给出了相较 OCR 2 的具体提升、价格和 API 入口，便于评估文档解析场景的部署成本与迁移路径。
Google DeepMind精选AI 评分8989 Google 发布 Gemini 3 Flash，主打前沿智能与高速低成本推理
Google DeepMind 发布 Gemini 3 Flash，结合 Gemini 3 Pro 级推理与 Flash 级延迟、效率和成本，面向开发者、消费者及企业逐步开放。
推荐理由：Gemini 3 Flash同时给出推理、速度、成本和编码基准数据，并覆盖开发者、消费者与企业入口，便于比较其实际定位。
Mistral AI精选AI 评分8787 Mistral AI 发布 Devstral 2 与 Mistral Vibe CLI
Mistral AI 发布 Devstral 2 系列编码模型和 Mistral Vibe CLI。Devstral 2 为 123B 参数模型，在 SWE-bench Verified 上 đạt 72.2%，Devstral Small 2 为 24B 参数模型，得分 68.0%，支持 API、本地部署和微调。
推荐理由：Devstral 2 同时覆盖大规模部署与本地运行场景，并配套 Vibe CLI，材料还提供了 SWE-bench Verified 成绩、许可方式和 API 定价，便于比较其性能与使用门槛。
Mistral AI精选AI 评分9191 Mistral AI 发布 Mistral 3 模型系列
Mistral AI 发布 Mistral 3，包含14B、8B和3B的Ministral 3小型稠密模型，以及激活41B、总计675B参数的Mistral Large 3，全部采用Apache 2.0许可。
推荐理由：Mistral 3同时覆盖3B至675B参数规模，并提供Apache 2.0许可、量化格式和多种部署路径，便于比较开放模型的性能与落地成本。
Google DeepMind精选AI 评分8686 Google DeepMind 发布 Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）图像生成与编辑模型
Google DeepMind 发布 Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image），面向开发者提供高保真图像生成与编辑能力，目前通过 Gemini API 在 Google AI Studio 和 Vertex AI 以付费预览形式推出。
推荐理由：这篇发布说明集中展示了 Gemini 3 Pro Image 在文字渲染、图像控制、语言本地化和 Google Search grounding 方面的开发者用法。
Google DeepMind精选AI 评分8888 Google DeepMind 发布 Nano Banana Pro 图像生成与编辑模型
Google DeepMind 发布 Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image），主打更强的推理、世界知识、文字渲染和图像编辑控制。
推荐理由：Nano Banana Pro 将更强的推理、文字渲染和创作控制结合到图像生成与编辑中，并给出了面向消费者、开发者和专业用户的使用入口。
Google DeepMind精选AI 评分9090 Google DeepMind 发布 Gemini 3，Gemini 3 Pro 开放预览
Google DeepMind 发布 Gemini 3，其中 Gemini 3 Pro 已通过 Gemini API 在 Google AI Studio 和 Vertex AI 提供预览，价格为 $2/million input tokens 和 $12/million output tokens，适用于 200k tokens 或更短的 prompts。
推荐理由：Gemini 3 Pro同时覆盖智能体编码、单提示词应用生成和多模态推理，并公布了API价格与接入方式，便于评估其开发价值。
Google DeepMind精选AI 评分9292 Google DeepMind 发布 Gemini 3，推出 Gemini 3 Pro、Deep Think 与 Google Antigravity
Google DeepMind 发布 Gemini 3，首先推出 Gemini 3 Pro 预览版，并在 Gemini app、AI Mode in Search、AI Studio、Vertex AI 和 Gemini CLI 等入口提供使用。
推荐理由：Gemini 3 Pro、Deep Think 与 Google Antigravity 同步亮相，原文集中展示了模型能力、开发入口和智能体工作流变化。
Google DeepMind精选AI 评分8585 Google DeepMind 发布 WeatherNext 2 天气预测模型
Google DeepMind 和 Google Research 发布 WeatherNext 2，可将全球天气预测提速 8x，分辨率最高达到 1 小时，并从单一起始条件生成数百种天气情景。
推荐理由：WeatherNext 2 同时提升预测速度、分辨率和情景覆盖，并开放至多个 Google 平台，展示了天气模型从研究走向应用的路径。
Google DeepMind精选AI 评分8383 Google DeepMind 发布 SIMA 2，推进可推理和自我改进的虚拟世界智能体
Google DeepMind 发布 SIMA 2，这一研究型智能体结合 Gemini 模型，可在虚拟 3D 世界中理解复杂指令、进行推理、与用户对话并通过自我游戏持续改进。SIMA 2 已在包括 ASKA 和 MineDojo 在内的未训练游戏，以及 Genie 3 生成的新世界中进行测试；目前以有限研究预览形式向少量学者和游戏开发者开放。
推荐理由：文章展示了 SIMA 2 如何结合 Gemini 的推理与自我改进，在未见过的游戏和生成世界中执行复杂任务，并说明其当前局限。
Google Research精选AI 评分8484 Google Earth AI 发布遥感与人口基础模型及地理推理智能体
Google Earth AI 发布新的 Imagery 和 Population foundation models，并介绍由 Gemini 驱动的 Geospatial Reasoning agent，能够拆解复杂地理问题，调用环境、遥感和人口模型及地理工具完成多步分析。
推荐理由：文章集中呈现了 Earth AI 的模型、智能体编排方式与评测结果，便于理解跨模态地理推理如何结合多源数据处理复杂任务。
Mistral AI精选AI 评分8585 Mistral AI 发布 Devstral Medium 并升级 Devstral Small 1.1
Mistral AI 发布 Devstral Medium，并将 Devstral Small 升级至 Devstral Small 1.1，面向代码智能体提升性能、提示词泛化和 agentic scaffold 适配能力。
推荐理由：这次更新同时覆盖 Apache 2.0 开源模型与 API 模型，并给出 SWE-Bench Verified 成绩、价格和部署方式，便于比较不同使用路径。
Mistral AI精选AI 评分8484 Mistral AI 发布首个推理模型 Magistral
Mistral AI 发布首个推理模型 Magistral，提供24B参数的开源 Magistral Small 与企业版 Magistral Medium。Magistral Medium 在 AIME2024 上得分73.6%，多数投票@64时为90%；Small分别为70.7%和83.3%。
推荐理由：Magistral同时提供开源与企业版本，并公布AIME2024成绩和部署入口，便于比较其推理能力、透明性与实际使用路径。
Mistral AI精选AI 评分8787 Mistral AI 发布 Devstral 智能体编码模型
Mistral AI 与 All Hands AI 发布面向软件工程任务的智能体大语言模型 Devstral，并以 Apache 2.0 许可证开源。Devstral 在 SWE-Bench Verified 上取得 46.8% 的成绩，较此前开源 SoTA 模型高出 6 个百分点以上；模型可在单张 RTX 4090 或 32GB RAM 的 Mac 上运行。
推荐理由：Devstral 同时给出 SWE-Bench Verified 成绩、部署条件与 Apache 2.0 许可，便于比较其编码能力和实际使用门槛。
Mistral AI精选AI 评分8484 Mistral Small 3.1 发布，支持 128k tokens 上下文与多模态理解
Mistral AI 发布 Mistral Small 3.1，改进文本性能和多模态理解，支持最高 128k tokens 上下文，推理速度为 150 tokens per second。
推荐理由：Mistral Small 3.1 同时覆盖长上下文、多模态和低延迟部署，并提供 base 与 instruct 检查点，适合比较开源小模型的实用取舍。
Mistral AI精选AI 评分7575 Mistral AI 发布区域语言模型 Mistral Saba
Mistral AI 发布 Mistral Saba，这是一款 24B 参数的区域语言模型，针对中东和南亚数据训练，支持阿拉伯语及多种印度源语言。模型可通过 API 使用，也能在客户安全环境中本地部署，并可在单 GPU 系统上以超过 150 tokens 每秒的速度响应。Mistral Saba 还支持通过微调适配能源、金融市场和医疗等领域。
推荐理由：Mistral Saba 将区域语言、文化语境与本地部署结合，展示了专用模型在速度、成本和定制化上的取舍。
Mistral AI精选AI 评分7979 Mistral AI 发布 Codestral 25.01 编码模型
Mistral AI 发布 Codestral 25.01，这是 Codestral 的升级版，采用更高效的架构和改进后的 tokenizer，代码生成与补全速度约提升 2 倍，上下文长度为 256k。
推荐理由：这次更新同时给出了架构、速度、上下文窗口和 FIM 基准变化，并说明了 IDE、API 及本地部署入口。
Mistral AI精选AI 评分8585 Mistral AI 发布 Pixtral Large 多模态模型
Mistral AI 发布 Pixtral Large，这是一个基于 Mistral Large 2 的 124B open-weights 多模态模型，配备 1B 参数视觉编码器和 128K 上下文窗口。
推荐理由：Pixtral Large 将图像理解、文档与图表分析纳入 Mistral Large 2 体系，并公布了多项基准结果与使用入口。
Mistral AI精选AI 评分8484 Mistral AI 发布 Ministral 3B 和 Ministral 8B 边缘模型
Mistral AI 发布 Ministral 3B 和 Ministral 8B，面向端侧计算与边缘场景，支持最高 128k 上下文窗口。Ministral 8B 使用交错滑动窗口注意力以提升推理速度和内存效率，两款模型可用于本地翻译、离线智能助手、分析、机器人及多步 Agent 工作流。
推荐理由：Ministral 3B 和 8B 面向端侧与边缘计算，兼顾低延迟、隐私和多步智能体工作流，适合关注小模型部署的人了解其定位。