Mistral 开源了 Mistral Large 4（内部代号 Le Chonk）的权重，模型有 1 万亿参数，原生支持多模态。报道称其为开放权重阵营中体量最大的模型，从零开始在欧洲基础设施上训练，并称在开放权重模型中编码能力最强，引用 Cognition 的私有基准 FrontierCode 2.0 测试端到端代码质量作为依据。
推荐理由：报道给出 Mistral Large 4 的参数规模、多模态能力和编码基准表现，可作为开源模型竞争格局的参照。
SoMark 团队开源 1.3B 文档解析模型 OXR，在 OmniDocBench（97.18）、olmOCR-Bench（87.84）和 DocParsingBench（87.76）三个榜单均排名第一。
推荐理由：原文拆解了OXR靠RSI自进化训练做到1.3B参数登顶三榜的细节，以及可插拔架构与免费API，读者可以据此评估是否接入现有解析流程。
Moonshot 发布 Kimi K3.1 Pro，2.8T 总参数、104B 激活参数的 MoE 模型，支持 1M token 上下文，承诺 2026 年 11 月 4 日开放权重，Highspeed 版本输出速度快 2-3 倍但价格翻倍。
推荐理由：汇总了 K3.1 Pro 的独立评测、定价与部署细节，读者可借此区分厂商宣传与第三方实测的差异。
NVIDIA 扩展开源模型家族以支持欧洲各行业构建本地化应用，新模型包括 Nemotron 3.5 Super VL 与 Nemotron 3.5 Bolt、Nemotron Retriever。
推荐理由：原文汇总了 NVIDIA 跨语言、机器人、生物和量子领域的开源模型家族及各行业落地情况，读者可据此了解欧洲主权 AI 的开源布局。
DeepSeek 发布新模型 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，网页端、APP 与 API 已同步更新，官方称其在代码和 Agent 任务上表现提升，同时任务运行时间与输出消耗下降，称为性能与费用的帕累托改进。
推荐理由：新模型在提升任务表现同时压低了运行时间和输出费用，还开放了自研搜索 API，读者可据此评估成本与 Agent 工作流变化。
Reflection AI 发布开源权重模型 Beam 1.0，面向智能体编码和长程任务，总参数 501B、激活参数 23B，有效上下文长度 100 万 token，权重以 Apache 2.0 许可通过 Hugging Face 发布，提供 BF16、FP8 和 NVFP4 三种 checkpoint。
推荐理由：原文来自 Reflection 与 AWS 团队，给出 Beam 的参数构成和三条部署路径，读者可以据此选择适合自己控制需求的上线方式。
Meta 在 Llama 系列之后重返开放权重领域，发布 Muse Spark Open，称其为最强的美国开放权重模型，面向编码和智能体任务。
推荐理由：文章汇总了模型参数、上下文长度、基准对比和许可证条款，读者可据此了解其定位与使用限制。
NVIDIA 发布开放模型 Nemotron 3.5 Super VL，120B 参数，主打多模态智能体任务，称在其级别中速度比次优模型快 5x，参数量约为自家最大推理模型的五分之一。
推荐理由：官方披露了三个开放模型的具体参数量、量化方案和基准表现，并给出部署入口，便于读者按部署层级选型。