Mistral 发布 Mistral 3 系列模型，含 675B 参数 MoE 大模型 Mistral Large 3
Mistral 发布 Mistral 3 系列，包含 3B、8B、14B 三个 Ministral 3 密集模型，以及总参数 675B、激活 41B 的稀疏 MoE 模型 Mistral Large 3，全部以 Apache 2.0 许可开源。
推荐理由：Mistral 3 一次性放出从 3B 到 675B 的全系开源模型，读者可据此判断小模型与 MoE 大模型的分工。
#多模态
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今日 1 条Mistral AI精选AI 评分8282
Mistral AIAI 评分4343 Mistral 微调 Pixtral-12B 提升卫星图像分类表现
Mistral 用 LoRA 微调 Pixtral-12B 处理卫星图像，在 Aerial Image Dataset（AID，8000 训练样本、2000 测试样本）的分类任务上较基座模型显著提升，缓解了提示词方案对 DenseResidential、MediumResidential、Center 等易混类别的误判和编造标签问题。
Mistral AI精选AI 评分7474 Mistral 发布 Voxtral 语音理解模型，24B 与 3B 两个版本均以 Apache 2.0 开源
Mistral AI 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 分钟转录或 40 分钟理解，并具备音频问答、摘要、多语言识别与语音触发函数调用能力，其语言模型骨干继承自 Mistral Small 3.1。
推荐理由：Mistral 开源语音理解模型，给出两款尺寸、32k 上下文与转录基准对比，可据此判断开源语音方案的落地成本。
Mistral AI精选AI 评分7373 Mistral AI 发布 Mistral Medium 3，主打低成本与易部署
Mistral AI 发布 Mistral Medium 3，官方称其在多项基准上达到 Claude Sonnet 3.7 的 90% 或以上，价格低至每 M token 输入 $0.4、输出 $2。
推荐理由：官方给出 Mistral Medium 3 在成本、部署门槛与专业任务上的定位，可与 Claude、Llama 4、DeepSeek v3 对比。
Mistral AI精选AI 评分8282 Mistral 发布 Mistral Small 3.1：128k 上下文、多模态、Apache 2.0 开源
Mistral AI 发布 Mistral Small 3.1，在 Mistral Small 3 基础上提升文本表现、多模态理解，上下文窗口扩展至 128k tokens，推理速度 150 tokens 每秒，以 Apache 2.0 许可证开源。
推荐理由：Mistral Small 3.1 以 128k 上下文和 Apache 2.0 开源发布，读者可据此判断小模型在端侧多模态任务上的可用边界。
Mistral AI精选AI 评分7676 Mistral AI 发布文档理解模型 Mistral OCR
Mistral AI 发布 OCR API mistral-ocr-latest，可将图像和 PDF 解析为有序交错的文本与图像，定价为 1000 页/美元，批量推理约翻倍。
推荐理由：官方给出 Mistral OCR 的文档解析能力、定价与自托管选项，可据此判断其接入多模态 RAG 流程的可行性。