Mistral AI 发布 Timestral 时间序列基础模型家族，提供 5M、28M、123M 和 209M 参数四种规格，支持概率预测、多变量目标以及过去和已知未来的协变量。209M 模型在 GIFT-Eval、TIME 和 fev-bench 三项主要公开基准中排名第一，可在 CPU 上推理，并可通过 Mistral Forge 进行领域适配。
推荐理由：Timestral 以 5M 至 209M 的四种规格覆盖时序预测需求，并提供预训练、零样本预测、微调及本地部署路径。
Qwen 发布 Qwen-Drive-1.0-4B，以 Qwen3.5-4B 视觉语言模型为基础，在统一框架中实现 3D 感知、驾驶场景问答和运动规划。模型外接 BEV 感知头与 Planning Expert，分别完成 3D 目标检测、语义占用预测、BEV 地图分割及未来车辆轨迹生成。
推荐理由：Qwen-Drive-1.0 将 3D 感知、驾驶问答与运动规划整合到同一多模态框架，并公开权重和推理代码。
智谱发布 GLM-5.3，沿用 GLM-5.2 的基础模型，通过后训练提升复杂编码、长程任务和安全能力。官方称其 Z.ai Code Bench 相比 GLM-5.2 提升 50%，并在 Terminal Bench 3.0、Agents' Last Exam 和 CyberGym 等基准上达到开源 SOTA。
推荐理由：GLM-5.3 通过后训练强化复杂编码、长程任务和安全能力，并提供多框架部署与复现配置，便于评估实际应用边界。