开源模型

法国 AI 实验室 Mistral AI 推出 Mistral Large 4，一款主打多模态能力的大规模模型，试图在闭源与开源两条战线上同时追赶美国和中国竞争者。

Mistral 推出万亿参数级新模型 Le Chonk，主打开放权重，并宣称是中国以外最强的开源模型，意在证明自己仍在前沿 AI 竞赛之中。

Reflection 推出首个开放权重模型 Beam，5010 亿参数中每 token 仅激活 230 亿，主打以三到四倍更少的算力在编码与推理上对标 GLM 5.2。

Hugging Face 上出现面向阿联酋阿拉伯语方言的 Falcon-Emirati 模型，指向一个被主流大模型长期忽视的问题：方言、文化语境与本地语感，才是语言覆盖的真正难点。

Reflection AI 推出首个开放权重模型 Beam，501B 稀疏 MoE、23B 激活参数，面向编程与 Agent 负载，宣称在推理任务上以 3-4 倍更少的推理算力对标 GLM-5.2，Apache 2.0 权重预计 2026 年 10 月晚些时候放出。

Reflection AI 推出首个开放权重模型 Beam，声称在推理能力上对标 GLM-5.2，且推理算力消耗显著更低，权重将于本月开放。

Reflection 推出名为 Beam 的 501B 参数开源权重模型，在 Hacker News 引发热议。这标志着开源大模型参数规模继续向千亿级以上攀升，也把“开源权重”与“闭源前沿”的边界问题再次推到台前。

德国 Aleph Alpha 发布 78B 参数的德英混合专家模型 Kolibri，每 token 仅激活约 3B 参数，训练全程使用德国与芬兰的 768 张 B200，权重以 Apache 2.0 开放。

MarkTechPost 梳理了 Qwen 从 2023 年 4 月的邀请制聊天机器人到 2.4 万亿参数开源权重模型的完整发布脉络，逐版本记录核心特性与许可证变化。这条曲线既是阿里的大模型投入史，也是开源权重阵营扩张的缩影。

Cantina Security 与 Yeta Labs 发布专为漏洞研究训练的开放权重模型 apex-flash-1，基于 GLM-5.3-Flash 强化学习微调，MIT 许可，在 60 道留出漏洞任务中解出 40 道。

NASA 与 IBM 联合发布开源月球基础模型，基于近 200 万个数据切片、主要来自月球勘测轨道器 17 年的观测，将极区冰沉积预测误差最多降低 22%。

德国 AI 公司 Aleph Alpha 开源 Kolibri，一个 78.1B 参数的英德双语 MoE 模型，每 token 仅激活 3.46B 参数，支持 100 万 token 上下文，FP8 权重可在单张 B200 或 H200 上运行。