欧洲 AI 模型

AlphaGo 是 DeepMind 开发的围棋程序，把深度神经网络与蒙特卡洛树搜索结合起来。2016 年它战胜顶尖职业棋手李世石，比赛吸引大量观众，成为学习型系统能力的一个标志性事件。

Stability AI 于 2022 年 8 月 22 日公开发布的开放权重文生图模型，基于潜扩散，可在消费级显卡上运行，让本地生成图像变得容易获得。

DeepMind 提出的强化学习智能体，把 Q 学习与卷积神经网络结合，直接从原始像素学会玩雅达利 2600 游戏，在数十款游戏上达到人类水平，且事先不知道游戏规则。

DeepMind 开发的围棋程序，不用人类棋谱，只靠自我对弈从随机下法起步学会围棋，几天之内就击败了此前版本的 AlphaGo。

AlphaZero 是 DeepMind 研发的通用棋类系统，2017 年 12 月以预印本形式公布。它只被给定规则，从随机走子开始，在 24 小时内于国际象棋、将棋和围棋上都达到了超越人类的水平。

BLOOM是BigScience项目于2022年7月12日发布的1760亿参数开放多语言大语言模型，权重依据负责任使用的RAIL许可证提供。

Mistral AI 的第一个模型：2023 年 9 月以 Apache 2.0 许可发布的 73 亿参数语言模型，主打用小体量对标大得多的模型。

Mistral AI 于 2023 年 12 月发布的开源权重稀疏混合专家模型：总参数 467 亿，每个词元只用 129 亿，支持 32k 上下文，在多数基准上超过 Llama 2 70B。

Mistral Large 是法国公司 Mistral AI 于 2024 年 2 月 26 日发布的首个旗舰级专有模型，拥有 32K token 上下文窗口、五种语言的原生能力和原生的函数调用与 JSON 输出模式。

Mistral AI 的第二代旗舰模型，2024 年 7 月发布，1230 亿参数，128K token 上下文窗口，语言与编程语言覆盖广，权重以研究许可发布。

FLUX.1 是 Black Forest Labs 于2024年8月1日发布的120亿参数文生图（text-to-image）模型系列，分 pro、dev、schnell 三个版本，dev 为开放权重。

FLUX.1 Kontext 是 Black Forest Labs 于 2025 年 5 月 29 日宣布的图像模型系列，可以同时以文字和图片为输入，进行生成与编辑。其开放权重的 dev 版本于 2025 年 6 月发布。

FLUX.2 是 Black Forest Labs 于 2025 年 11 月 25 日发布的图像生成与编辑模型系列，包含托管版本与开放权重版本，支持最高 4 百万像素输出和最多 10 张参考图。

Mistral AI 于 2025 年 12 月发布的旗舰模型，稀疏混合专家架构，总参数 6750 亿，开放权重，支持图像理解与 40 多种语言。

FLUX 3 是 Black Forest Labs 于 2026 年 7 月 23 日宣布的多模态模型系列，涵盖图像、视频、音频和动作预测。其视频模型于 2026 年 8 月 4 日正式开放。

Kolibri-1 是 Aleph Alpha 发布的开源权重混合专家模型，只做德语和英语，总参数 781 亿、每个 token 激活 34.6 亿，上下文窗口超过 100 万 token，权重可装进单张 GPU。

Mistral Large 4 是 Mistral AI 的旗舰开放权重模型，总参数约 1 万亿，上下文窗口为 100 万词元（token），原生支持多模态。2026年10月6日公开预览，同年10月29日发布改进版权重。

Gopher 是 DeepMind 于 2021 年 12 月公布的 2800 亿参数大语言模型，同时被用来研究规模究竟能带来什么、不能带来什么。

Mistral AI 于 2024 年 4 月发布的稀疏混合专家语言模型，总参数 1410 亿，每个词元激活其中 390 亿，以 Apache 2.0 许可开放权重。

Codestral 是 Mistral AI 的代码模型系列，2024 年 5 月首次发布时为 22B 参数、32K 上下文的开放权重模型，此后版本在上下文长度、生成速度和补全质量上继续推进。

Mistral NeMo 是 Mistral AI 与 NVIDIA 于 2024 年 7 月发布的 120 亿参数开放权重模型，支持 128K token 上下文与多语言。

Mistral AI 的第一个多模态模型，把 12B 参数的语言解码器与 400M 参数、从零训练的视觉编码器组合起来，以 Apache 2.0 开放权重，2024 年 9 月发布，2025 年底退役。

Black Forest Labs 于 2024 年 10 月 2 日发布的闭源文生图模型，只通过 API 提供。官方称其出图速度是上一代的 6 倍，并曾在 Artificial Analysis 图像竞技场登上榜首。

Ministral 3B 与 8B 是 Mistral AI 2024 年发布的端侧小模型，支持长上下文、价格低，3B 据称在多数基准上超过 Mistral 7B。

Pixtral Large 是 Mistral AI 于 2024 年 11 月发布的开权重多模态模型，基于 Mistral Large 2，参数约 1240 亿。

Mistral Small 3 是 Mistral AI 于 2025 年 1 月发布的 240 亿参数开源语言模型，以 Apache 2.0 许可发布，主打低延迟，可在单张显卡或笔记本上运行。

Mistral Small 3.1 是 Mistral AI 于 2025 年 3 月发布的开放权重模型，新增图像理解，上下文窗口扩至 128K token，可在单卡上运行。

Mistral Medium 3 是 Mistral AI 于 2025 年 5 月 7 日发布的专有模型，主打以低得多的价格接近更大竞品的水平，并可在四块 GPU 上自托管。

Magistral 是 Mistral AI 的首批推理模型系列，2025 年 6 月发布开放权重的 Small 与企业版 Medium，支持多语言推理，后经 1.1、1.2 更新并退役。

Voxtral 是 Mistral AI 于 2025 年 7 月 15 日发布的语音理解模型系列，含 240 亿与 30 亿参数两个规模，以 Apache 2.0 许可发布，可转写长音频、就音频内容问答，并按口述意图触发函数调用。

Mistral AI 于 2026 年 4 月发布的 128B 参数开放权重多模态模型，面向智能体与编程任务，曾短暂担任 Le Chat 默认模型，后被 Mistral Large 4 取代。

Codestral Mamba 是 Mistral AI 于 2024 年 7 月发布的 7B 开源代码模型，用 Mamba 状态空间架构取代 Transformer，以获得线性时间的推理开销。

Mathstral 是 Mistral AI 于 2024 年 7 月 16 日发布的 70 亿参数数学模型，基于 Mistral 7B 构建，专攻数学与 STEM 推理，以 apache-2.0 许可开放权重，现已被列为弃用模型。

Mistral OCR 是 Mistral AI 于 2025 年 3 月 6 日发布的文档理解 API，能识别文档中的文本、表格、公式与媒体，覆盖数千种文字和语言，后来被更新的 OCR 版本取代。

Voxtral TTS 是 Mistral AI 于 2026 年 3 月发布的第一个文本转语音模型，约 40 亿参数，支持 9 种语言、最短 3 秒参考音频的音色克隆，权重开放但限非商业使用。

Robostral Navigate 是 Mistral AI 的首个具身导航模型：80 亿参数，只靠一台普通 RGB 摄像头和一句自然语言指令，就能带动轮式、足式或飞行机器人移动。