foundation-model

LongCat-2.5 is introduced as a natively multimodal model designed for agentic tasks, combining vision-language capabilities with tool-use and long-horizon task performance.

A new preprint from Arc Institute reports that Evo 2 can design enhancers that label specific neuronal subtypes in live mouse brains, using fewer than 100 example sequences as prompts, advancing programmable gene expression for biology and therapeutic engineering.

Google 发布 Gemini 4 Carbon，被称为其最强的前沿模型，具备最先进的网络安全与长时程任务能力。

Venus-DefakerOne2 is a unified anti-forgery vision foundation model that broadens detection across forgery forms (digital manipulation, physical spoofs) and media types (images, videos) using Tide-Style-Tuning and entropy-based test adaptation, achieving state-of-the-art results on multiple forensic benchmarks.

Timestral is a family of four time series foundation models (5M to 209M parameters) achieving state-of-the-art probabilistic forecasting on GIFT-Eval, TIME, and fev-bench via decoupled horizon forecasting, native future covariate support, and synthetic pretraining followed by mixed post-training.

Mirendil 发布其首个自研基础模型 Fern，支持最高 10M token 上下文窗口，专注于大规模 agentic 任务，如全代码库审计、日志调试和完整轨迹分析。

RynnVLA-Latent 提出用 30.1K 小时异构视频学习 3D-grounded 潜在动作，预训练 4B 视觉-语言-动作策略，在 LIBERO（98.8%）、RoboTwin 2.0 及真实机器人操作任务上取得领先成功率，无需针对基准的专门调优。

OmniSpectra 提出一种波长原生的光谱基础模型，采用连续坐标与物理约束解码器实现跨仪器表征学习，仅用 12.2M 参数即在八个巡天数据集上超越更大的基线模型，表明物理结构编码可以替代参数规模。

Canva 推出其首个图像生成模型 Canva Craft，采用两阶段生成流程，支持 2K 分辨率和 30 种宽高比，并基于 Canva 模板设计数据训练，可在平台、API 及第三方聊天机器人中使用。

Allen AI 发布 OlmoEarth v1.3 卫星嵌入模型，可为全球每个 10 米像素生成 128 维向量，并同时公开全球预计算嵌入数据与浏览器端嵌入探索工具，在 27 项评测中 20 项取得最佳成绩。

NVIDIA 发布预训练关系型基础模型 Kumo Relational，可直接在企业数据库上通过单次前向传播完成预测，无需训练与特征工程；在 41 项任务与 15 个数据库上超越监督式关系深度学习及专家特征的梯度提升树管线。

Viggle 推出 JST-2：一个物理原生的世界基础模型，可从单一模型生成 3D 场景、角色和全身动作，支持文本/图像/视频输入，并提供 PINOC 浏览器应用、API 及 MCP 接入。

Viggle released JST-2, described as the world's first full-stack physics-native world foundation model built entirely in 3D rather than pixel/video space, along with a PINOC MCP server that lets agents like Claude Code generate characters, animate them from text, and assemble scenes in one flow with a shared skeleton eliminating retargeting.

CERN and Mistral have signed a statement of intent for a long-term partnership to build a Large Physics Model — the first foundation model for collider physics — trained on billions of simulated LHC proton-proton collisions to support tasks from particle reconstruction to anomaly detection.

Mistral 发布 Timestral 时间序列基础模型家族，包含 5M 到 209M 参数四个版本，其 209M 模型在 GIFT-Eval、TIME 和 fev-bench 三大基准上均排名第一，支持零样本概率多变量预测且可在 CPU 上推理。

TempoPFN 发表于 NeurIPS 2026，提出一个合成时间序列生成器与增强库，用于预训练线性 RNN 时间序列基础模型，实现零样本预测，并已开源代码与模型权重。

微软公布了其最新的 MoE 基础模型 MAI-Base-2（80B 激活参数 / 2.8T 总参数），在自研评测中超越所有开源权重模型，预训练 FLOPs 效率比 DeepSeek-V4-Pro-Base 高 4-12 倍，使用 16k 张 GB200 GPU 在 38 天内完成训练。

Paper Instruments 发布 Ultramarine 1 Flash，一款面向金融、法律、咨询等知识工作的开源模型，称其达到 Fable 级别性能，但每任务成本仅 $0.13，比 GLM-5.3 Flash 便宜 60 倍且少生成 6.5% 的 token。

Mistral 发布 Timestral 时间序列基础模型家族（5M/28M/123M/209M 参数），支持零样本预测、单变量与多变量预测及概率输出，209M 版本代码与权重已在 GitHub 和 Hugging Face 开源。

该报告大规模评测了 GPT-6-Astra 在 12 项机器人基准上的具身能力，指出其已跨越具身能力门槛但尚未实现实用具身智能，并探讨了 System 2/System 1 协同与真实部署中的成本、执行时间等关键挑战。