Mistral 发布 Voxtral Transcribe 2，Voxtral Realtime 以 Apache 2.0 开放权重

Mistral 发布 3B 开源权重多模态安全分类器 Shieldstral，以 Apache 2.0 协议开放下载。它把内容审核建模为政策自适应问答任务，推理时用自然语言问题传入政策即可返回校准的安全分数，无需重训练，统一覆盖文本、图像及 prompt-response 对的审核、拒答检测和毒性检测。

Mistral AI 发布其首个具身导航模型 Robostral Navigate，为 8B 模型，仅用单个 RGB 相机即可根据自然语言指令驱动机器人自主导航，在 R2R-CE validation unseen 上达到 76.6% 成功率，比最佳单相机方法高 9.7 个百分点，比使用深度或多相机的最佳系统高 4.5 个百分点。

Mistral 发布 Mistral OCR 3，对比 Mistral OCR 2 在表单、扫描件、复杂表格和手写内容上取得 74% 的整体胜率。

Mistral AI 发布开源编码模型 Devstral 2（123B）与 Devstral Small 2（24B），分别在 SWE-bench Verified 上取得 72.2% 和 68.0%。

Mistral 发布 Mistral 3 模型系列，包含 41B 激活、675B 总参数的稀疏 MoE 模型 Mistral Large 3，以及 3B、8B、14B 三种规模的 Ministral 3 小模型，全部以 Apache 2.0 许可开源。

Mistral 发布语音理解模型 Voxtral，含 24B 和 3B 两个版本，均采用 Apache 2.0 许可并可在 Hugging Face 下载，同时上线 API，转录定价每分钟 $0.001 起。

Mistral AI 与 All Hands AI 合作推出 Devstral Medium，并升级开源的 Devstral Small 1.1。

Mistral AI 发布其首个推理模型 Magistral，分为 24B 参数的开源版 Magistral Small（Apache 2.0 许可）和企业版 Magistral Medium。

Mistral AI 与 All Hands AI 联合发布面向软件工程任务的智能体编码模型 Devstral，以 Apache 2.0 许可开源。

Mistral AI 发布 Mistral Medium 3，定位以约 1/8 成本提供接近旗舰模型的性能，价格为每 M token 输入 $0.4、输出 $2，基准成绩达到或超过 Claude Sonnet 3.7 的 90%。