AI 写代码的一切：编码助手、Vibe Coding、代码模型评测与开发工作流变革。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 系列首个模型 3.5 Flash，定位为面向智能体与编码的前沿模型，已在 Gemini app、Search AI Mode、Google Antigravity、Gemini API 和 Gemini Enterprise 上线。
推荐理由：Gemini 3.5 Flash 在编码与智能体基准上的成绩和速度数据，可供判断前沿模型在延迟与质量间的取舍。
Google DeepMind 发布 AlphaEvolve 一年成果汇总，这款由 Gemini 驱动的编码智能体已从试点进入 Google 基础设施核心环节，用于优化下一代 TPU 设计、缓存替换策略与 Spanner 存储。
推荐理由：DeepMind 汇总 AlphaEvolve 一年落地案例，涵盖基因组、电网、量子与 TPU 设计，可了解编码智能体在科研与基础设施中的实际作用。
Mistral AI 发布 Mistral Small 4，这是 Mistral Small 系列的下一个重要版本，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 首次把推理、多模态与编码能力合并进单一开源模型，读者可据此判断小模型统一化的取舍。
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，并集成进 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，给出权重、API 与 FLTEval 评测，可据此判断形式化验证的成本变化。
Mistral 发布终端编码智能体 Vibe 2.0，由 Devstral 2 模型系列驱动，新增自定义子智能体、多选项澄清、斜杠命令技能和统一智能体模式，CLI 修复持续推送无需手动更新。
推荐理由：官方给出 Vibe 2.0 的新增控制项与 Devstral 2 的计费口径，可据此判断终端编码智能体的使用成本。
Mistral AI 发布 Devstral 2 编码模型家族，包含 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：Mistral 开源编码模型与配套 CLI 同时发布，可对照其参数规模、SWE-bench 成绩与部署门槛判断实用性。
Mistral AI 发布 Codestral 25.08，并推出覆盖补全、语义检索与智能体工作流的企业级编码栈。官方称 Codestral 25.08 相比前代接受补全量提升 30%、建议后保留代码增加 10%、失控生成减少 50%，chat 模式下指令遵循与代码能力各提升 5%。
推荐理由：原文给出 Codestral 25.08 的补全提升数据与 Devstral 在 SWE-Bench Verified 上的成绩，可据此判断企业自部署编码方案的能力边界。
Mistral AI 与 All Hands AI 合作发布 Devstral Medium，并升级 Devstral Small 1.1，两款模型均强调对不同提示词和智能体框架的泛化能力。
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、开源许可与 API 定价，便于对比选型。
Mistral 发布 AI 编码助手 Mistral Code，整合 Codestral、Codestral Embed、Devstral 和 Mistral Medium 四个模型，支持云端、专属容量或本地 GPU 部署，代码保留在企业边界内。
推荐理由：Mistral 把编码模型、IDE 插件和企业管控打包成可本地部署的方案，读者可据此判断企业级编码助手的落地路径。
Mistral AI 与 All Hands AI 合作发布编码智能体模型 Devstral，在 SWE-Bench Verified 上取得 46.8%，超过此前开源 SoTA 模型 6 个百分点以上，并以 Apache 2.0 许可开源。
推荐理由：Devstral 在 SWE-Bench Verified 上超过此前开源模型，并给出本地部署与 API 定价，可据此判断开源编码智能体的可用性。