OpenAI 发布 GPT-6.1 Sol，定位为面向编码、计算机操作和专业工作的接近 Astra 级智能。其标准 API 输入与输出 token 价格为 Astra 的五分之一。

Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live with Live Avatar，在原生实时对话模型上加入近实时视频生成，实现带唇形同步、自然表情和流畅轮次切换的动态视觉形象。

Google DeepMind 发布多语言手语转文本模型 SL2T，首次将手语 AI 带入消费级产品，在 Pixel 11 的 Gboard 和 Live Transcribe 中支持美国手语（ASL）转英文听写，后续将扩展更多设备与语言。

Google DeepMind 发布 Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 和面向安全的 3.5 Flash Cyber 三款新模型。

Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Flash Cyber，基于 3.5 Flash 微调，用于快速发现、验证和修补漏洞，在 CyberGym 等基准上以多次调用取得接近更大模型的成绩。

Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Live Translate，一款支持 70 多种语言的近实时语音到语音翻译音频模型，可自动检测语言并保留说话人的语调、节奏和音高。

Google DeepMind 发布 Gemini Omni 家族首个模型 Gemini Omni Flash，可组合图像、音频、视频和文本输入生成高质量视频，并通过自然语言多轮编辑。

Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 模型家族，首款 Gemini 3.5 Flash 当日上线 Gemini 应用、Google Search AI Mode、Google Antigravity、Gemini API 及 Gemini Enterprise。

OpenAI 这次发了三个新模型：GPT‑Realtime‑2 是带 GPT‑5 级推理能力的语音模型，能处理更复杂的请求，说话中间可以插话、改主意，它还能边想边回一句“我查一下”，同时调用多个工具；GPT‑Realtime‑Translate 做实时翻译，支持 70 多种输入语言转 13 种输出语言，语速跟得上说话人；GPT‑Realtime‑Whi...

Google DeepMind 发布 Gemini 3.1 Flash TTS，一款主打可控性与表现力的文本转语音模型，已在 Gemini API、Google AI Studio、Vertex AI 和 Google Vids 中开放预览。

Google DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6，这是其面向机器人的推理优先模型升级版，强化了空间推理与多视角理解，并新增仪表读数能力。

Google DeepMind 发布 Gemma 4，称其为迄今最智能的开源模型，面向高级推理与智能体工作流，采用 Apache 2.0 许可。该系列包含 E2B、E4B、26B MoE 和 31B Dense 四种尺寸，31B 在 Arena AI 文本榜位列全球开源模型第 3，26B 位列第 6。

Mistral AI 发布首个文本转语音模型 Voxtral TTS，4B 参数，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，具备情感表达与零样本跨语言音色适配能力。

Mistral AI 发布 Mistral Small 4，这是首个把 Magistral 推理、Pixtral 多模态和 Devstral 编码智能体能力统一到单一模型的 Mistral 模型，采用 Apache 2.0 许可。

Mistral 发布 Leanstral，首个专为 Lean 4 设计的开源代码智能体，采用 6B 激活参数的稀疏架构，以 Apache 2.0 许可开放权重，并提供 Mistral vibe 智能体模式和免费 API。

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。

NVIDIA 在 2026 年 1 月 5 日放出了一批新的开源模型和数据集。语言模型方面，有 Nemotron 系列的新成员，专门做语音、外挂资料库（RAG）和安全对齐；还有一个叫 Alpamayo 1 的模型，正文没具体说它擅长什么。物理 AI 这边，Cosmos 系列更新了 Reason 2、Transfer 2.5 和 Predict 2.5 ...

Mistral 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 取得 74% 的整体胜率，并称准确率超过企业文档处理方案和 AI 原生 OCR 方案。

Mistral AI 发布 Devstral 2 编码模型家族，含 123B 的 Devstral 2 与 24B 的 Devstral Small 2，分别采用修改版 MIT 和 Apache 2.0 许可，均为开源。

Mistral AI 发布 Mistral 3 系列，包括 14B、8B、3B 三个稠密模型和采用稀疏 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。

OpenAI 在 8 月 7 日上线了 GPT-5，所有 ChatGPT 用户都能用。这次最大的变化是把快速回答和深度推理合进了一个系统：内置一个路由器，根据问题类型、复杂度和用户意图实时决定用哪个模型。Plus 用户额度更高，Pro 用户能解锁 GPT-5 pro，那个版本推理链条更长，答案更细。官方说 GPT-5 在编程、写作、健康咨询上比前代强，...

OpenAI 在 8 月 5 号宣布放出了他们自称“能力最强的开源权重推理模型”，主打让开发者、政府和非营利组织能在自己的服务器上跑，不用把数据交给第三方。这波操作主要是为了配合他们的“OpenAI for Countries”计划，拉拢盟友国家用美国主导的 AI 基础设施，同时给有数据本地化要求的机构一个选择。但整篇公告没提模型名字、参数量、性能跑分...

OpenAI 发了两个开源模型，大的叫 gpt-oss-120b，小的叫 gpt-oss-20b，都用了 Apache 2.0 协议，可以商用。这两个模型是 OpenAI 自 GPT-2 之后第一次开源的语言模型。它们用了混合专家架构，120B 版本总参数 1170 亿，但每次只激活 51 亿参数，一张 80GB 显存的显卡就能跑；20B 版本总参数 ...

Mistral 发布 Voxtral 语音理解模型，提供 24B 和 3B 两个版本，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 分钟转写或 40 分钟理解，具备内置问答与摘要、多语言识别和语音函数调用能力，并保留 Mistral Small 3.1 的文本能力。

Mistral AI 与 All Hands AI 合作推出 Devstral Medium，并升级 Devstral Small 1.1。

Mistral AI 发布首款推理模型 Magistral，分为 24B 参数的开源版 Magistral Small 和企业版 Magistral Medium。

Mistral AI 发布首个代码专用嵌入模型 Codestral Embed，官方称其在真实代码数据检索上显著优于 Voyage Code 3、Cohere Embed v4.0 和 OpenAI 的大型嵌入模型。

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，在 SWE-Bench Verified 上得分 46.8%，比此前开源 SOTA 模型高出 6 个百分点以上。

Mistral AI 发布 Mistral Medium 3，称其在各项基准上达到或超过 Claude Sonnet 3.7 的 90%，成本为每百万 token 输入 $0.4、输出 $2。

Mistral AI 发布 Mistral Small 3.1，在 Mistral Small 3 基础上提升文本性能、多模态理解，并将上下文窗口扩展至 128k tokens，推理速度达 150 tokens per second，以 Apache 2.0 许可开源。

Gemma 3 是谷歌最新放出的开放权重模型，有 1B、4B、12B、27B 四个尺寸。4B 及以上的版本能同时处理图片和文字，支持超过 140 种语言，上下文窗口拉到 128k token（1B 是 32k）。官方说 4B 的指令版在跑分上能打赢上一代 27B，27B 则超过了 Gemini 1.5 Pro。模型已经挂在 Hugging Face 上...

OpenAI 10 月 1 号在自家 API 里推了一套模型蒸馏工具，核心思路是：先用 GPT-4o 或 o1-preview 这类大模型跑出结果，再用这些结果去微调 GPT-4o mini 这种便宜模型，让它在特定任务上接近大模型的表现，但成本更低。整套流程包括三个部分：Stored Completions 负责自动抓取和保存 API 的输入输出对，...

OpenAI 在 9 月 12 日推出了 o1-preview 和 o1-mini 两个新模型，主打“先思考再回答”。在数学奥赛预选题上，GPT-4o 正确率只有 13%，o1 推理模型做到了 83%，编程能力也到了 Codeforces 前 11%。o1-mini 是个更小更快的版本，成本比 o1-preview 低 80%，适合写代码但不需要太广知...