IBM 发布了两款实验性预览模型 granite-4.1-3b-LLMON-preview 和 granite-4.1-8b-LLMON-preview，它们基于 Granite 4.1 基础检查点衍生，经过训练能够读取和生成 LLMON——一种 LLM 原生标记语言，用保留的特殊 token 分隔符来标记指令、数据和需求。在 OPI 基准上，这些模型比测试中表现最好的前沿模型多规避了 47% 的间接提示注入攻击，比最好的开源模型多规避了 95%，同时在标准基准上的表现与 Granite 4.1 Instruct 相当。此次发布包含一个 GitHub 工具包，提供无损的 JSON 到 LLMON 转换器，作者指出该预览版仅供探索，不适用于生产环境。
推荐理由：IBM 在 Granite 4.1 上训练出能读写 LLMON 标记的预览模型，通过显式的指令与数据分离，将 OPI 基准上的间接提示注入成功率压到接近零，同时保持通用能力。
Google DeepMind 宣布推出 AlphaGenome 2，这是一款下一代 DNA 序列模型，可预测 DNA 序列及其变异如何影响特定的人类细胞类型。该条件模型基于 68 种组织中超过 1.07 亿个单细胞图谱训练，识别出的改变表达的变异数量几乎是上一模型的两倍；在 TenK10K 免疫细胞数据集上，它找回了 30% 的因果变异，而原始 AlphaGenome 在单细胞数据上微调后仅找回 16%。该模型可通过 AlphaGenome API 用于非商业研究，并以私有预览形式开放商业研究使用。
推荐理由：AlphaGenome 2 从批量组织平均值转向单细胞条件化，在免疫细胞数据上将因果变异召回率大约翻倍，这对于将 GWAS 信号与特定细胞类型关联起来具有重要意义。
Amazon 推出 Mitra-v2，这是用于分类和回归的第二代表格基础模型，随附微调模型以及推理和微调代码，以 Apache-2.0 许可证在 Hugging Face 上发布。它使用合成表格进行预训练，行数是 Mitra-v1 的 10 倍，列数约为其 3 倍，采用新的混合 SCM 先验和混合优化器，同时保持 Transformer 架构不变。在包含 51 个真实世界数据集的公开基准 TabArena 上，Mitra-v2 在单模型领域领先，在两者均原生运行的 33 个数据集中的 32 个上优于 Mitra-v1，并在 1 小时预算内完成全部 51 个数据集；微调后的 Mitra-v2 还在 ScoringBench 上排名第一。
推荐理由：Mitra-v2 表明，扩大合成预训练数据而非加深网络，能将表格基础模型提升至 TabArena 单模型领域的首位。
Mistral 发布了 Timestral，这是其首个时间序列基础模型系列，包含从 5M 到 209M 参数的四种规模。最大的模型在 GIFT-Eval、TIME 和 fev-bench 三大主要公开基准上，在来自单一检查点、未使用集成方法的预训练零样本模型中排名第一，且参数量仅为此前最先进模型的三分之二。Timestral 可生成具有 21 个分位数的概率多变量预测，支持仅历史协变量和已知未来协变量，可在无 GPU 的 CPU 上运行，并可通过 Mistral Forge 进行微调，同时在修改版 MIT 许可证下发布了 GitHub 仓库和技术报告。
推荐理由：Mistral 的首个时间序列基础模型系列凭借 209M 参数的检查点在 GIFT-Eval、TIME 和 fev-bench 上宣称获得零样本排名第一，为预测工作提供了规模与精度的权衡参考。