当前多模态大语言模型在交互范式上存在瓶颈，感知与响应分离且缺乏主动性。MiniCPM-o 4.5 通过 Omni-Flow 统一流式框架，将多模态输入输出对齐到共享时间轴，实现实时全双工全模态交互，支持同时感知与响应，并能基于对动态场景的连续理解主动发出提醒或评论。该模型参数量为 90 亿，在视觉语言能力上接近 Gemini 2.5 Flash，在全模态理解上超越 Qwen3-Omni-30B-A3B，且语音生成更优、计算效率显著更高。得益于高效的架构设计和推理优化，模型可在内存小于 12GB 的边缘设备上实现实时全双工全模态交互。
Mistral 发布了其最新模型 Mistral Medium 3.5。该模型在 Hacker News 社区获得了显著关注，收获了 125 个投票。发布信息通过官方新闻页面公布，标志着 Mistral 在模型迭代上的又一次更新。
Mistral AI推出旗舰模型Mistral Medium 3.5，这是一个128B参数的密集模型，拥有256K上下文窗口，在SWE-Bench Verified上获得77.6%的分数。该模型现作为Vibe和Le Chat的默认引擎，并驱动两项新功能：Vibe远程编程智能体可将编码任务移至云端异步并行执行，用户可通过CLI或Le Chat启动并在完成后接收通知；Le Chat的新工作模式则是一个由该模型驱动的智能体，能处理研究、分析和跨工具操作等多步骤复杂任务。这些更新旨在将开发者从本地线性任务中解放出来，提升工作效率。
生数科技发布通用世界行动模型 MotuBrain，主打“为行动而生”，旨在推动智能体在物理世界中的感知与交互能力。
Nvidia 发布了开源多模态模型 Nemotron 3 Nano Omni，该模型能够处理文本、图像、视频和音频。其引人关注之处不仅在于性能表现，更在于其训练数据的构成。模型的部分训练数据来源于 Qwen、GPT-OSS、Kimi 和 DeepSeek OCR 等多个知名项目，这揭示了构建现代多模态模型所需数据集的多样性与复杂性。
腾讯混元开源了手机端离线翻译模型Hy-MT1.5-1.8B-1.25bit，其体积仅440MB，可在手机本地离线运行。该模型支持33种语言及1056个翻译方向，基于1.8B参数原型通过极致量化压缩实现。其1.25-bit版本采用稀疏高效三值量化技术，将原始3.3GB模型大幅缩减。官方称其翻译质量优于谷歌翻译等主流系统，并提供了2-bit和1.25-bit两种量化方案以适配不同机型。模型完全离线工作，不收集用户数据，相关资源已全面开源。
科大讯飞总裁吴晓如宣布，公司计划于今年10月在华为昇腾950平台上发布国产旗舰大模型，该模型将直接对标业界最先进主流模型。此前，科大讯飞已发布星火X2-Flash模型，采用MoE架构，总参数达30B，最大支持256K上下文，基于华为昇腾910B集群训练完成。财务数据显示，2026年第一季度营业总收入为52.74亿元，同比增长13.23%；归母净利润为-1.70亿元，同比增长12.17%。
在2026数字中国建设峰会上，腾讯展示了其Agent智能体生态。其中，WorkBuddy桌面智能体工作台可根据一句话描述自动完成任务；专为中国用户优化的AI技能社区“SkillHub”已集成腾讯核心产品能力，并收录超3.5万个技能。最新发布的混元Hy3 preview语言模型首次亮相，该模型为混合专家模型，总参数295B，支持256K上下文，在复杂推理、代码等能力上大幅提升，旨在助力中小企业低成本快速搭建AI应用，并已在腾讯云、元宝等多款产品中上线。
当前大型音频语言模型普遍依赖基于验证奖励的强化学习范式来驱动听觉推理，但这陷入了“可验证奖励陷阱”——模型为追求孤立文本标签的正确性，牺牲了声学细微差别和对话自然度，导致交互机械、沉浸感差。Step-Audio-R1.5 通过转向基于人类反馈的强化学习实现了范式突破。评估表明，它在保持强大分析推理能力的同时，显著提升了交互体验，特别是在长轮对话中改善了韵律自然性与情感连续性，重新定义了深度沉浸式语音对话的边界。
科大讯飞正式发布星火 X2-Flash 模型并开放API。该模型采用MoE架构，总参数300亿，支持256K上下文，基于华为昇腾910B集群训练。其在智能体、代码等能力上大幅提升，在深度研究报告、Skill管理等多项任务上效果接近业界万亿参数模型，而整体token消耗不到主流大尺寸模型的三分之一。通过结合DSA与MTP技术，模型在国产芯片上的训练效率从同规模A800集群的20%提升至90%，并解决了长交互场景采样效率低的问题，为大规模强化学习训练扫清障碍。AstronClaw、Loomy等已率先接入。
inclusionAI 发布了 Ling-2.6-1T 模型，这是一个包含 1 万亿参数的大型语言模型。该模型基于开源与开放科学理念构建，旨在推动人工智能技术的进步与民主化。新模型在多项基准测试中展现出更强的语言理解与生成能力，同时提供了更高效的推理性能。这一发布标志着开源社区在规模化 AI 模型开发上的重要进展，为研究者和开发者提供了可访问的高性能工具。
蚂蚁集团百灵大模型宣布开源Ling-2.6-flash，提供BF16、FP8、INT4等多个版本供开发者灵活选用。该模型总参数量104B，激活参数7.4B，是一款Instruct模型。官方基于开发者反馈优化了中英文切换及主流编程框架适配效果。其核心优势包括：采用混合线性架构，在4卡H20上推理速度最快达340 tokens/s；通过Token效率优化，在评测中消耗的tokens仅为同类模型的约1/10；针对Agent场景增强了工具调用与任务执行能力，在多项评测中达到先进水平。模型已在Hugging Face和ModelScope平台开源。
Ling-2.6-flash 今日正式开源，同步提供 BF16、FP8、INT4 等多个版本。该模型两周前以匿名身份登陆 OpenRouter，一周前正式发布并开放为期一周的免费 API 调用服务。过去两周内，团队基于开发者反馈进行多轮优化，改善了中英文自然切换能力，并提升了主流 Coding 框架的适配效果。开发者可通过 Hugging Face 和 ModelScope 获取模型。
英伟达发布开源全模态推理模型Nemotron 3 Nano Omni，采用30B‑A3B混合MoE架构，集视频、音频、图像和文本处理于一体。该模型旨在替代多模型链，降低推理成本与编排复杂度。在多项基准测试中表现领先，尤其在视频推理任务中，其系统吞吐量相比其他开放式全模态模型最高提升约9.2倍，文档推理任务最高提升约7.4倍。模型权重、训练配方及数据集已完全开放，支持开发者在各类环境中定制部署。
名为“Talkie”的130亿参数语言模型仅使用1931年前的文本训练，其对未来世界的预测呈现出强烈的时代局限性。该模型怀疑第二次世界大战是否会发生，并将2026年想象成一个仍以蒸汽船、铁路和廉价小说为主导的世界。这直观揭示了训练数据的时间范围如何从根本上限制大语言模型对现实发展的认知与预测能力。
NVIDIA 发布了 Nemotron 3 Nano Omni 模型，这是一个专为处理长上下文多模态任务设计的轻量级模型。该模型能够同时理解并处理文档、音频和视频数据，旨在赋能新一代多模态智能体。其核心变化在于将长上下文能力与多模态理解结合到一个小型化模型中，提升了在复杂跨模态场景下的处理效率与应用灵活性。
inclusionAI团队宣布推出Ling-2.6-flash-int4模型，作为其通过开源与开放科学推动人工智能技术进步与普及的重要举措。该版本延续了团队降低AI应用门槛、促进技术民主化的核心使命，以轻量化技术方案进一步优化模型性能与部署效率。
inclusionAI 团队发布了 Ling-2.6-flash-fp8 模型，致力于通过开源与开放科学推动人工智能的发展与普及。该版本采用 FP8 精度优化，显著提升了推理效率并降低了计算资源消耗，是其在推进技术民主化进程中的最新实践。
inclusionAI发布了Ling-2.6-flash模型。该模型是其开源语言模型系列的最新成员，旨在通过开源与开放科学推动人工智能的进步与民主化。此次发布延续了团队降低AI技术使用门槛、促进更广泛社区参与开发的使命。
Nick Levine、David Duvenaud 和 Alec Radford 发布了 talkie，这是一个基于1931年前历史英文文本训练的130亿参数语言模型。其基础版本在2600亿token的已过版权数据上训练，而指令微调版本则用于驱动聊天界面。该版本借助Claude等现代模型生成合成数据进行训练，可能导致年代错位的知识污染。项目旨在探索此类模型预测未来、超越知识截止点进行发明等能力，并希望最终构建一个完全由复古模型自举的训练流程。模型采用Apache 2.0许可。
Talkie是一款参数规模为130亿的复古风格语言模型，其设计灵感源于1930年代的语言特征与表达方式。该模型通过模拟特定历史时期的语料与文风，在文本生成中呈现出独特的复古韵味。项目已在官网发布，并在Hacker News社区获得102点热度关注。这一尝试展示了语言模型在风格化与历史语境模拟方面的技术拓展。
小米开源 MiMo-V2.5 系列模型，同时启动 Orbit 百万亿 Token 计划，携手全球开发者与 Agent 框架共建开源繁荣生态。
阿里巴巴视频生成模型 HappyHorse1.0 开启灰度测试，支持生成15秒多镜头叙事视频，具备多画幅适配和1080P超分输出功能。官网720P视频生成刊例价为0.9元/秒，千问App上体验价格低至0.44元/秒。大众用户可通过千问App使用，还能创作粤语、英语、法语、韩语等多种语言的剧情短片。该模型此前登顶AI Video Arena排行榜，并将于5月份正式发布商用。
OpenAI开源了15亿参数的PII脱敏模型Privacy Filter，采用混合专家设计，每次仅激活约5000万参数，可在笔记本电脑等设备上运行。它能根据上下文识别姓名、地址等八类敏感信息，在基准测试中F1分数达97.43%。该模型作为本地预过滤层，帮助用户在文本发送至云端AI前脱敏数据，但高敏感场景仍需结合人工审核。
小米宣布未来三年在AI领域的投入将超过600亿元。其基座大模型MiMo开始收费后用户留存率超过35%，即将开源的MiMo-V2.5模型在AA智能与Agent指数上位列全球开源大模型并列第一，并几乎适配国内所有芯片。小米首代机器人VLA大模型团队仅用6个月完成开发，并判断机器人的“GPT3时刻”将在未来1-2年到来。在企业效率方面，小米预计通过全面拥抱Agent技术，整体效率将提升500%。此外，小米的智能助理Miclaw未来将与小爱同学全面融合，并贯通人车家全生态设备。
Nemotron 3 Nano Omni是该系列最新模型，首次原生支持音频、文本、图像和视频输入。通过架构、训练数据及方法的改进，其在所有模态上的准确性均超越前代Nemotron Nano V2 VL，尤其在真实文档理解、长音视频理解和智能体计算机使用方面表现领先。该模型基于高效的Nemotron 3 Nano 30B-A3B骨干网络，并融入创新的多模态令牌缩减技术，实现了比同类规模模型更低的推理延迟和更高的吞吐量。为促进后续研发，团队发布了BF16、FP8和FP4格式的模型检查点，以及部分训练数据和代码库。
阿里巴巴新发布的开源模型 Qwen3.6-27B 在多项编程基准测试中超越了其前代模型。该模型仅拥有 270 亿参数，而其前代模型的参数量是其 15 倍。这一结果表明，模型在代码能力上实现了显著的效率提升，以更小的规模取得了更优的性能。
该项目致力于通过开源与开放科学推动人工智能的发展与普及。团队正持续推进技术民主化进程，旨在让更广泛的群体能够接触并利用先进AI工具。其核心路径是依托开放协作模式，降低技术门槛，促进创新生态的构建。
美团新一代基础大模型LongCat-2.0-Preview已开放邀请测试，其总参数规模突破万亿，采用混合专家架构，整体能力被认为对标GPT-4。关键突破在于该模型完全基于国产化算力集群训练完成，标志着美团在此领域取得领先。此前，美团创始人王兴已披露公司持续投入数十亿美元保障算力供应。去年9月，美团曾开源基于相同架构、拥有5600亿参数的首款自研大模型LongCat-Flash。
蚂蚁百灵发布万亿参数旗舰 Ling-2.6-1T，采用 MLA 与 Linear Attention Hybrid 架构，以“快思考”机制实现低 Token 开销高效推理。综合智能对标 GPT-5.4 (Non-Reasoning)，在 AIME26 上显著领先其他非思考模型；在 SWE-bench Verified、TAU2-Bench、BFCL-V4 等 Agent 基准上达到开源 SOTA。支持 256K 超长上下文（MRCR 高分）并表现优异的 IFBench。现已通过 OpenRouter 和官方平台提供一周免费 API 调用，将于近期正式开源。
小米发布全链路语音大模型系列MiMo-V2.5，包含TTS（语音合成）与ASR（语音识别）两大核心。TTS系列包含三款模型：基础版内置多款音色并支持精细控制；VoiceDesign版可一句话生成新音色；VoiceClone版能通过少量样本高保真复刻音色。三者均支持通过自然语言指令和音频标签精细调度声音表现，已在小米MiMo开放平台限时免费。ASR模型已正式开源，在中英双语、方言、强噪音及多人对话等复杂场景下的识别性能达到业界领先水平。
DeepSeek发布新一代模型DeepSeek-V4，其核心突破在于实现了长达百万token的上下文窗口，并确保智能体能够有效利用这一扩展的上下文能力。该模型延续了通过开源与开放科学推动人工智能发展与普及的使命，标志着大模型在长上下文理解和实际应用方面迈出重要一步。
关联讨论 3 条Simon Willison 博客Hacker News 热门（buzzing.cc 中文翻译）IT之家（RSS）针对智能体任务中Token消耗快速增长的问题，Ling-2.6-flash模型正式发布。该模型采用混合线性架构等技术进行系统性优化，旨在实现更高推理效率和更低使用成本。其推理速度在4卡H20条件下最快可达340 tokens/s，在Artificial Analysis评测中仅消耗约对比模型1/10的Tokens。模型在多个Agent相关基准测试中达到同尺寸SOTA水平，保持了强大的任务执行与工具调用能力。
inclusionAI团队发布了LLaDA2.0-Uni模型。该版本在统一的多模态理解与生成能力上取得显著进展，支持图像、文本、音频等多种输入与输出模态。模型参数量达到约70B，在多项基准测试中，其综合性能较前代提升超过15%。此次发布延续了通过开源与开放科学来推动人工智能民主化的核心使命。