模型推理能力的进展：思维链、推理模型、数学与逻辑基准的突破与争议。
Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B，一款面向笔记本的本地多模态模型，采用无编码器统一架构，视觉和音频输入直接进入 LLM 主干。该模型在标准基准上接近 26B MoE 模型表现，内存占用不到其一半，可在 16GB 显存或统一内存的消费级笔记本上运行，并首次在中型模型中支持原生音频输入。
推荐理由：Gemma 4 12B 用无编码器架构把多模态能力压到 16GB 显存，读者可据此判断本地智能体部署的门槛变化。
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 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。
推荐理由：Mistral 首款推理模型同时开源与商用，读者可据此了解其多语言推理定位与 Le Chat 的加速方案。
Mistral AI 发布 Mistral Medium 3，称其在多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 美元、输出 2 美元，比 DeepSeek v3 更低。
推荐理由：Mistral Medium 3 以约八分之一成本对标 Claude Sonnet 3.7，并支持四卡以上自托管，读者可据此判断企业部署的性价比空间。