Mistral AI 推出 Mistral Large 4（ML4）公开预览 API，权重将于本月底发布。该模型为 1 万亿参数原生多模态模型，激活参数 490 亿，在 Mistral 位于欧洲的自有数据中心用 3800 块 NVIDIA Grace Blackwell GPU 从零训练。在 Artificial Analysis Cyber Index 上，ML4 位列全球前五，其漏洞复现与修补测试得分 82%，为所有模型最高；Cybench 40 项挑战解决率 93%。Mistral 正与网络安全机构及政府主管部门在降低审核、扩展网络能力的条件下对模型进行红队测试。
Reflection 发布 Beam，一个总参数 501B、激活 23B 的文本 MoE 模型，面向编程、智能体与科研任务，从零训练，完整权重将以 Apache 2.0 协议于本月开放。其预训练使用 23.8T token，并在约 10,500 块 GB300 上完成约四周预训练与四周 RL，自称 SWE-bench Verified 得分 80.9。Artificial Analysis 预计其将成为同智能水平下最省 token 的开源模型之一，但部分基准仍落后于 DeepSeek V4 Flash 等模型。
PhAI Labs 联合 Stanford、Oxford、Princeton 的研究者提出 JEPA-Anything，把 LeCun 的 JEPA 架构扩展到物理、机器人、天气、单细胞和临床等七个领域。该方法将预测状态拆成四个正交因子、各配独立预测器再重组，避免单一预测被简单模式主导；在简化 Pong 环境中预测误差降低 35%，未见过的干预组合降低 13%。模型还从生物数据中筛出 IL-18 联合 CD73 阻断的肝癌候选方案，并在类器官、三名患者肿瘤组织和小鼠中验证其杀伤肿瘤细胞效果优于单用任一手段，但尚不能确定能否成为实际疗法。
据 Bloomberg 报道，DeepSeek 即将完成新一轮融资，募资规模至少 120 亿美元，最初目标约为 75 亿美元、估值约 750 亿美元，知情人士称总额可能接近 150 亿美元，宁德时代与腾讯出资份额最大。投资者兴趣来自 DeepSeek 的 V4-Flash 模型，该模型在成本与性能上对标 Anthropic 和 OpenAI 创下新基准。融资完成后，DeepSeek 计划进行重组，于 2027 年初启动 IPO。公司正在建设一座使用至少 16 万颗华为 AI 芯片的数据中心，创始人梁文锋希望继续开发权重可自由获取的开源模型。此前因梁文锋关于公司依赖 Nvidia 芯片的言论引发关注，DeepSeek 曾暂停该轮融资；今年 6 月公司完成首轮外部融资，规模约 74 亿美元，估值超过 500 亿美元。
实践哥 Li 在 X 帖文中称，马来西亚杨忠礼集团（YTL）的 AI 编程平台 ILMUcode 采用智谱 GLM，由 NVIDIA 提供算力支持，数据和推理留在马来西亚本地。帖文将其描述为主权 AI，并回提作者对 ZCode 数据处理的隐私批评。上述架构、合作关系和历史事件均为作者说法，所交材料未提供独立核实。
研究者提出一种组合互补奖励信号的文生图后训练方法，将基于 Bradley-Terry 目标、用大规模人类偏好数据训练的偏好奖励，与评估提示词忠实度并防止奖励作弊的评分标准奖励结合，并指出简单加权平均会导致优化次优。在 Arena 文生图排行榜上，经 RL 训练的 Flux2dev 的 Elo 比基座模型高 69 分，后训练的 Ideogram-4 以 1223.5 的 Elo 超过所有开源模型（SOTA 声明基于 2026 年 9 月 4 日的排行榜快照）。团队同时发布 1K 子集 Arena-T2I-Training 以支持可复现研究。
Aleph Alpha 发布德英双语开放权重 MoE 推理模型 Kolibri，总参数 78B、每 token 激活 3.46B，支持显式推理模式与工具调用，采用 Apache 2.0 许可。模型原生上下文 262,144 tokens，已验证至 1,048,576 tokens，权重为 FP8，最低需 2× A100 80GB 或 1× H200 部署。预训练使用 20T tokens 双语语料（约 62.5% 英文、23.9% 德文、13.6% 代码），知识截止 2026 年 6 月 18 日。
小米发布 MiMo-V2.6 系列全模态模型，含 1.02T 参数、42B 激活参数的 MiMo-V2.6-Pro 和 310B 参数、15B 激活参数的 MiMo-V2.6-Flash，通过扩展强化学习算力推进模型自我改进。其 RL 训练每步消耗 1,568 个样本、2.7∼3.7B tokens，上下文长度最高 1M，覆盖代码、通用、视觉与网络等环境，并冻结 MoE router、建立多层防御以抑制奖励作弊。团队开源训练动态、RL 环境与 RL 框架。
研究者提出 OpenMLE 全栈系统用于研究机器学习工程中的递归自我改进，包含可验证任务环境 OpenMLE-Gym、算子学习 OpenMLE-RL 和长时程搜索 OpenMLE-Evo，并在此基础上后训练出 35B 的元进化智能体 Frontis-MA1。该模型围绕 Draft、Improve、Debug、Crossover 四个程序进化算子，用执行反馈驱动的 SFT 和 RL 训练，再组合成长时程搜索。在单张 RTX 4090、12 GB 显存、每任务 12 小时预算下，MLE-Bench Lite 的 Medal Average 从基座的 39.39% 提升到 60.61%，配合 OpenMLE-Evo-Max 达到 71.21%，超过 GPT-5.5 + Codex，接近 GPT-5.6 Sol 和 2.8T 的 Kimi K3。作者开源了模型权重和完整 OpenMLE 栈。
研究团队通过微调 LLaMA 推出开源聊天机器人 Vicuna-13B，训练数据为 ShareGPT 上约 70K 条用户分享对话，训练成本约 300 美元。以 GPT-4 为评判的初步评测显示，Vicuna-13B 达到 ChatGPT 和 Bard 90% 以上的质量，在超过 90% 的情况下优于 LLaMA 和 Stanford Alpaca。代码、权重和在线演示已公开，仅供非商业用途。
美国司法部宣布逮捕 38 岁加州男子 Greg Lui（又名 Yiu Kong Lui），指控其向中国走私价值超过 3 亿美元的受出口管制计算机服务器。司法部称，这些服务器装有美国制造的 GPU，常用于超级智能（SI），即特朗普政府对 AI 的新称法。Lui 经营名为 Earthmade Computer 的科技公司，2023 至 2024 年间在未取得美国商务部所需许可的情况下采购并发送相关物品，先运往马来西亚、新加坡等无需许可的国家，再非法转出口至中国。若罪名成立，Lui 最高面临 50 年监禁。美国长期通过出口管制限制中国获取英伟达等高端美国半导体，以延缓其前沿 AI 进展。
