IBM 發布了兩個實驗性預覽模型 granite-4.1-3b-LLMON-preview 與 granite-4.1-8b-LLMON-preview，它們衍生自 Granite 4.1 基礎檢查點，並經過訓練以讀取與生成 LLMON——一種 LLM 原生標記語言，以保留的特殊 token 定界符標示指令、資料與需求。在 OPI 基準上，這些模型比測試中最佳的前沿模型多避開 47% 的間接提示注入攻擊，比最佳的開源模型多避開 95%，同時在標準基準上的表現與 Granite 4.1 Instruct 相當。此次發布包含一個 GitHub 工具包，內含無損的 JSON 轉 LLMON 轉換器，作者指出此預覽版僅供探索，並非用於生產環境。
推薦理由：IBM 在 Granite 4.1 上訓練出能讀寫 LLMON 標記的預覽模型，透過顯式分離指令與資料，將 OPI 基準上的間接提示注入成功率壓到接近零，同時保持通用能力。
Google DeepMind 宣布推出 AlphaGenome 2，這是一款新一代 DNA 序列模型，可預測 DNA 序列及其變異如何影響特定的人類細胞類型。該條件模型基於 68 種組織中超過 1.07 億個單細胞圖譜訓練，識別出的改變表現的變異數量幾乎是前代模型的兩倍；在 TenK10K 免疫細胞資料集上，它找回了 30% 的因果變異，而原始 AlphaGenome 在單細胞資料上微調後僅找回 16%。該模型可透過 AlphaGenome API 供非商業研究使用，商業研究則可透過私人預覽取得。
推薦理由：AlphaGenome 2 從大量組織平均值轉向單細胞條件化，在免疫細胞資料上將因果變異召回率大致提高了一倍，這對於將 GWAS 訊號連結到特定細胞類型具有重要意義。
Amazon 推出 Mitra-v2，這是第二代用於分類與迴歸的表格基礎模型，隨附微調後的模型以及推論與微調程式碼，以 Apache-2.0 授權在 Hugging Face 上發布。它是在合成表格上預訓練的，列數是 Mitra-v1 的 10 倍、欄數約為 3 倍，採用新的混合 SCM 先驗與混合優化器，同時保持 Transformer 架構不變。在涵蓋 51 個真實世界資料集的公開基準 TabArena 上，Mitra-v2 在單一模型領域領先，在兩者皆原生執行的 33 個資料集中有 32 個勝過 Mitra-v1，並在一小時預算內完成全部 51 個資料集；微調後的 Mitra-v2 也在 ScoringBench 上排名第一。
推薦理由：Mitra-v2 顯示，擴大合成預訓練資料而非加深網路，能將表格基礎模型推上 TabArena 單一模型領域的頂端。
Mistral 發布 Timestral，這是其首個時間序列基礎模型系列，共有 5M 至 209M 參數四種規模。其中最大的模型在 GIFT-Eval、TIME 與 fev-bench 這三個主要公開基準上，於單一檢查點、未使用集成方法的預訓練零樣本模型中排名第一，且僅使用前代最先進模型三分之二的參數。Timestral 可產生具 21 個分位數的機率性多變量預測，支援僅過去與已知未來的共變量，可在無 GPU 的 CPU 上執行，並可透過 Mistral Forge 進行微調，同時在修改版 MIT 授權下發布了 GitHub 儲存庫與技術報告。
推薦理由：Mistral 首個時間序列基礎模型系列以 209M 參數的檢查點，宣稱在 GIFT-Eval、TIME 與 fev-bench 上取得零樣本排名第一，為預測工作提供了規模與準確度的取捨參考。