Mistral 发布时序基础模型家族 Timestral
Mistral 发布首个时序基础模型家族 Timestral，共 5M、28M、123M 和 209M 参数四个版本，最大版本在 GIFT-Eval、TIME、fev-bench 三个公开基准上以单一检查点取得零样本第一。
#数据/训练
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今日 0 条Mistral AIAI 评分5555 Hugging Face BlogAI 评分4343 HiRO-ACEv2：以 X-SHiELD 约 1/300 成本模拟 3 km 分辨率极端天气
HiRO-ACEv2 是 Ai2 气候模拟系统 HiRO-ACE 的最新版本，结合 100 km 分辨率的 ACE 模型与将输出细化至 3 km 的 HiROv2 下采样网络，可在 X-SHiELD 约 1/300 成本下生成全球高分辨率降水、风速与气压数据。
Hugging Face Blog精选AI 评分6969 Nemotron 通过微调与生成-验证-精炼推理在 IOI 和 IMO 2026 达到金牌水平
NVIDIA 在 Hugging Face 博客上介绍基于 Nemotron 3 微调的模型在 IOI 2026 和 IMO 2026 双双达到金牌水平。
推荐理由：把同一套 Nemotron 微调加搜索式推理配方在 IOI 与 IMO 两道不同赛道上都推到金牌水平，开源资产齐备便于复用。
TechCrunch · AIAI 评分6161 Mistral 发布 Mistral Large 4 多模态模型，1T 参数瞄准开源与闭源对手
Mistral AI 发布 1T 参数多模态模型 Mistral Large 4（昵称 Le Chonk），目前只能通过公共 guardrail 端点访问，开源权重将在安全测试完成后三周内发布。
Hugging Face BlogAI 评分4242 Falcon-Emirati：当大语言模型学会阿联酋方言、文化与微妙表达
Falcon-Emirati-7B 是基于 Falcon-H1-Arabic 的 7B 参数方言专用模型，专注于理解和生成阿联酋方言阿拉伯语。底层采用 Mamba 与 Transformer 混合架构，家族含 3B/7B/34B 规模与最高 256K tokens 上下文窗口。训练数据来自原生方言网页、MSA 文化语料及受术语表约束的合成数据。
The DecoderAI 评分4343 Aleph Alpha 发布开源权重模型 Kolibri，论证欧洲 AI 主权
Aleph Alpha 发布开源权重模型 Kolibri，采用 MoE 架构，总参数 78B、每 token 激活约 3B，支持德英双语。该模型在德语 benchmark 上取得 71% 得分，解码速度快于 GPT OSS A5B、Qwen 3.6 A3B 与 Gemma 4 A4B，并支持最高 1M tokens 上下文窗口。
Hugging Face BlogAI 评分5656 Ai2 开源 AstaBrief 8B 模型，用于快速生成科学文献报告
Ai2 开源 AstaBrief 8B 模型，用于在检索科学文献的基础上生成带引用的研究报告。该模型基于 Qwen3-8B，通过 SFT 和 DPO 在 4.7 万份 SFT 样本和约 6 千对 DPO 偏好数据上训练。
Hugging Face Blog精选AI 评分7171 NVIDIA 发布开源表格基础模型 Kumo Tabular
NVIDIA 在 Hugging Face 发布开源表格基础模型 Kumo Tabular，对带标签的表格做单次前向预测，无需训练、调参和特征工程，同时支持分类与回归。
推荐理由：开源表格基础模型给出免训练、免特征工程的单次前向预测路径，可对照四个基准的排名判断适用范围。
Latent Space精选AI 评分7878 小米发布 MiMo-V2.6-Pro 开源权重模型，1T-A42B 规模、训练成本 $3M
小米发布 MiMo-V2.6 系列开源全模态模型，MiMo-V2.6-Pro 以 1.02T 总参数、42B 激活参数在 Artificial Analysis 智能指数上以 46 分位列最高分的开源权重模型，另有 MiMo-V2.6-Flash 与最高 20 倍输出速度的 MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed，模型采用 MIT 许可。
推荐理由：原文给出了 RL 训练配方与开源环境清单，读者可以据此判断后训练成本下降对开源模型格局的影响。
NVIDIA BlogAI 评分4747 黄仁勋 Dreamforce 演讲：AI 成全球基础设施层，Salesforce Koa 基于 NVIDIA Nemotron 3 Super 构建
Salesforce 在 Dreamforce 发布首个 CRM 推理模型 Koa，基于 NVIDIA Nemotron 3 Super 后训练构建，黄仁勋同台称 AI 已成为全球基础设施层。
Google DeepMind精选AI 评分7979 Google DeepMind 发布 WeatherNext 3 全球天气预报模型
Google DeepMind 与 Google Research 发布 WeatherNext 3 全球天气预报模型，直接学习实时地球静止卫星观测数据，可每小时生成最高 5 公里分辨率的预报。
推荐理由：与 WeatherNext 2 相比，新模型改用实时卫星观测并提升时间与空间分辨率，可对照了解 AI 天气预报的输入数据变化。
Google ResearchAI 评分5454 Google 发布 TimesFM-3 多变量零样本时间序列基础模型
Google Research 发布 TimesFM-3 时间序列基础模型，参数 330M、预训练数据超 1 万亿时间点，在 Gift-Eval、FEV-Bench、Time 三个公开基准的点预测和概率预测指标上均位居所有预训练基础模型的最优平均排名。
Microsoft ResearchAI 评分4848 Skala 扩大可用范围，更快走向可预测的 DFT
Microsoft Research 发布深度学习 DFT 交换关联泛函 Skala 1.1，其训练数据量为上一版的 2.5 倍。该模型在 GMTKN55 的 55 个类别中 32 项排名第一，加权平均误差 2.8 kcal/mol。
Google DeepMind精选AI 评分8585 Google DeepMind 的 WeatherNext 模型在气旋预报上取得突破并开源
Google DeepMind 在 Nature 发表论文，称 WeatherNext AI 模型在气旋路径、强度和风场结构预测上达到 SOTA 精度，平均多出一天预警时间，相当于气象领域约十年的进展。
推荐理由：论文给出气旋路径与强度预测的精度提升幅度，并同步开放代码与模型权重，便于研究社区复用。
Google ResearchAI 评分5656 Google 发布 TabFM：面向表格数据的零样本基础模型
Google Research 发布 TabFM，一个面向表格数据分类与回归任务的零样本基础模型，单次前向推理即可生成预测，无需训练或调参。该模型结合交替行列注意力与压缩嵌入上的 Transformer 上下文学习，训练数据为数亿合成数据集。