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Mistral 发布开源编码模型 Devstral 2（123B，修改版 MIT）和 Devstral Small 2（24B，Apache 2.0），SWE-bench Verified 分别达 72.2% 和 68.0%，均支持 256K 上下文。
推荐理由：官方给出了两个尺寸的开源编码模型参数量、SWE-bench Verified 成绩、API 定价和部署门槛，可与闭源竞品直接对比。
Mistral AI 与 All Hands AI 合作发布 Devstral Medium，并推出 Devstral Small 1.1 升级版。
推荐理由：官方给出 SWE-Bench Verified 分数和 API 定价，可比较两款新模型在成本与代码智能体性能上的定位。
Mistral AI 与 All Hands AI 联合发布面向软件工程任务的智能体模型 Devstral，以 Apache 2.0 许可开源。
推荐理由：官方发布给出 SWE-Bench Verified 成绩、开源许可和部署门槛，读者可据此判断它在本地或企业编码场景中的位置。
Mistral AI 发布 Mistral Medium 3，定位为兼顾 SOTA 性能、成本低约 8 倍和更易部署的新级别模型。
推荐理由：官方给出与 Claude Sonnet 3.7 对比的基准数字和 $0.4/$2 定价，读者可以据此评估它在企业部署中的性价比。
DeepSeek 官方宣布 deepseek-chat 模型升级为 DeepSeek-V3-0324。基准测试提升明显，MMLU-Pro 75.9 → 81.2，GPQA 59.1 → 68.4，AIME 39.6 → 59.4，LiveCodeBench 39.2 → 49.2。
推荐理由：原文给出各基准测试的具体提升数字和功能变化，读者可据此评估升级对现有应用的影响。
DeepSeek 将 DeepSeek V2 Chat 与 DeepSeek Coder V2 合并升级为 DeepSeek V2.5，API 用户通过 deepseek-coder 或 deepseek-chat 均可访问新模型。
推荐理由：原文来自官方更新日志，给出了合并后的模型名称、API 兼容方式和多项评测分数变化，便于读者对照评估升级效果。
DeepSeek 官方宣布 deepseek-chat 模型升级为 DeepSeek-V2-0628，推理能力提升。
推荐理由：官方给出代码、数学、推理和对战胜率的前后对比数据，读者可以据此评估这次升级的实际幅度。