Artificial Analysis@ArtificialAnlys中国移动近日发布了专有的350亿参数非推理模型JT-35B-Flash，其Artificial Analysis智能指数达到36，较前代JT-MINI大幅提升11分。该模型在面向电信客服场景的工具使用评测τ²-Bench中以99%的得分领先，并展现出较高的令牌效率，运行智能指数仅消耗约1700万输出令牌。JT-35B-Flash拥有256K上下文窗口，目前主要面向企业客户提供。作为全球主要电信运营商，此举标志着中国移动在开发更强大专有模型方面的持续投入。
IBM 发布两个 Apache 2.0 开源多语言嵌入模型：97M 参数的紧凑型（granite-embedding-97m-multilingual-r2）在 MTEB Multilingual Retrieval 上得 60.3 分，超越所有开放子 1 亿参数模型；311M 全尺寸模型（granite-embedding-311m-multilingual-r2）得 65.2 分，在 500M 以下开放模型中排第二，并支持 Matryoshka 维度。两者均基于 ModernBERT 架构，支持 200+ 种语言，针对 52 种语言和 9 种编程代码检索训练，上下文窗口达 32,768 tokens。可直接替换 sentence-transformers、LangChain、LlamaIndex 等框架中的默认模型，预置 ONNX 和 OpenVINO 权重以优化 CPU 推理。
Rohan Paul@rohanpaul_ai
Ant Ling@AntLingAGIRing-2.6-1T 正式开源，这是一个专为现实世界复杂任务构建的万亿规模旗舰思考模型。其设计目标超越单纯的“回答”，转向任务执行，能够理解上下文、规划步骤、调用工具，并在长任务链中保持稳定。模型重点支持高级智能体工作流，提供不同级别的推理努力配置：常规任务采用高级别，复杂推理则启用更高强度。通过 IcePop 算法实现了可扩展的异步强化学习，从而支撑了面向长周期智能体任务的稳定万亿规模训练。
关联讨论 2 条X：蚂蚁百灵 (@AntLingAGI)X：Berry Xia (@berryxia)蚂蚁 inclusionAI 发布旗舰推理模型 Ring-2.6-1T，参数规模达万亿，面向智能体工作流、工程开发、科研分析等复杂场景。模型从“能回答”升级至“能执行”，在多步任务与工具协作中表现更优；支持 high/xhigh 两档推理强度，可灵活平衡效果与成本；采用异步强化学习结合 IcePop 算法提升训练效率。基准测试中，high 模式 PinchBench 得 87.60、ClawEval 63.82、Tau2-Bench 电信场景 95.32；xhigh 模式 ARC-AGI-V2 得 66.18、AIME 26 达 95.83、GPQA Diamond 88.27。上下文长度支持 128K 扩展至 256K（YaRN），已通过 HuggingFace 和 ModelScope 开放下载。
关联讨论 2 条X：蚂蚁百灵 (@AntLingAGI)X：Berry Xia (@berryxia)阿里巴巴发布图像模型 Qwen-Image-2.0，其图像压缩强度达到多数竞品的两倍。模型采用重新设计的Transformer架构以稳定训练，并配备专用模块，可将简短用户输入自动扩展为详细提示。其蒸馏版本仅需4步去噪即可完成图像生成，远少于通常的40步。在用户盲测平台LMArena上，该模型目前排名第9位。
Chubby♨️@kimmonismusGemini 3.2 Flash - Capitalizing on DeepMind's clever distillation techniques... Rumors are that benchmarks show it's hit...
SenseTime@SenseTime_AIProud to announce the release of the SenseNova U1 Tech Report - together with the a new set of model weights based on Mo...
关联讨论 1 条X：商汤 SenseTime (@SenseTime_AI)
Kimi.ai@Kimi_MoonshotCan AI do the job of a financial analyst? We just released V2 of our Finance Agent Benchmark and tested the frontier mod...
Xiaomi MiMo@XiaomiMiMoBREAKING: MiMo V2.5 Pro (Thinking) takes 3rd overall out of open weights models on Design Arena. MiMo V2.5 Pro (Thinking...
关联讨论 1 条X：小米 MiMo (@XiaomiMiMo)
Krea@krea_aithis is Krea 2. our first foundation model, built completely from scratch for aesthetic diversity and stylistic control....
Berryxia.AI@berryxiaGoogle Gemini 3.2 Pro 和Flash 已经蓄势待发了。 每次都是这几个Case 真的烦了，能不能整点炸裂一点的Case。 据说是就近期要发布， 但是看着样子也是赶鸭子上架，应该放鸽子啥的也是常有的事儿。
🚨 FIRST GEMINI 3.2 PRO OUTPUTS From yours truly. I'll share more today, I can test your prompts too if you guys want. I...
小米技术正式发布并开源一步式潜空间语言视觉推理框架Xiaomi OneVL。该框架在业内率先通过潜空间推理，将视觉语言动作模型与世界模型统一到同一套框架中。在推理、规划等多个主流基准上，该模型全面刷新了潜在推理方法的性能上限，在精度上超越显式思维链方案，在速度上对齐“仅答案”预测的潜空间思维链方案。小米已全面开源其模型权重及训练、推理代码。
Alibaba Cloud@alibaba_cloudKrea@krea_aithis is Krea 2. our first foundation model, built completely from scratch for aesthetic diversity and stylistic control....
Chubby♨️@kimmonismus🚨 SCOOP: The development cycle for GPT-5.6 is now in full swing at OpenAI. The first checkpoints of the model began tes...
小米开源了Xiaomi OneVL一步式潜空间语言视觉推理框架。该模型在业内首次将VLA（视觉语言动作模型）与世界模型这两条技术路线统一于同一框架，通过潜空间推理同时提升推理速度与精度，在多项基准测试中达到先进水平。此外，它还能为决策提供语言和视觉双维度的可解释性。小米已全面开源其模型权重、训练及推理代码。
SenseTime@SenseTime_AISenseNova-U1 技术报告详尽披露了构建前沿原生多模态模型的方法，核心包括原生多模态统一建模、无损视觉接口、联合自回归与像素空间流匹配训练、以及原生混合专家骨干网络。报告提供了六阶段训练方案、强化学习后训练与蒸馏的完整实践指南。其开源版本 SenseNova-U1-A3B-MoT 基于混合专家架构，仅激活30亿参数，实现了高效快速的性能。相关资源已全面开放，涵盖技术报告、模型权重、代码和演示平台。
关联讨论 1 条X：商汤 SenseTime (@SenseTime_AI)面壁智能联合清华大学及 OpenBMB 开源社区发布新一代端侧多模态大模型 MiniCPM-V 4.6。该模型参数为 1.3B，仅需约 6GB 内存即可在端侧设备运行。其在通用图文理解、STEM 推理等任务上超越同尺寸模型，Artificial Analysis 评测得 13 分。效率方面，Token 吞吐量为竞品的 1.5 倍，计算消耗仅为其 2.5%。模型采用 LLaVA-UHD v4 架构，图像编码计算量降低 55.8%，并支持高分辨率图像快速处理。目前已全面开源，提供完整工具链，适配主流微调与推理框架。
Tencent Hy@TencentHunyuanHy3 preview from @TencentHunyuan is now live on GMI #1 on OpenRouter's LLM leaderboard, open-sourced, and the strongest ...
Berryxia.AI@berryxiaJina发布了其首个统一的多模态Embedding模型jina-embeddings-v5-omni，能够处理文本、图像、音频和视频。模型提供Small和Nano两种尺寸，分别具有1.57B和0.95B参数，并支持Matryoshka截断技术。关键优势在于完全向后兼容：现有jina-embeddings-v5-text的索引无需重新构建，可直接替换为v5-omni，在同一向量空间内实现对多媒体内容的搜索。该模型性能强劲，小尺寸即可媲美或超越参数量更大的开源模型。目前已上线Hugging Face、Jina API和Elastic Inference Service。
jina-embeddings-v5-omni is here! Our first universal embedding model for text, images, audio, and video. Available in tw...
DogeDesigner@cb_doge研究团队发布了名为Needle的轻量级模型，它将谷歌Gemini的工具调用能力浓缩至仅2600万参数。该模型在保持核心功能的同时，体积显著缩小，旨在实现更高效的部署与应用。项目代码已在GitHub开源，并在Hacker News社区获得了超过100点的关注度。
StepFun@StepFun_aiStep Image Edit 2模型正式发布。这是一个35亿参数的图像模型，在指令式图像编辑的权威基准KRIS-Bench中，于综合、事实和概念类别均排名第一，性能超越参数量为其5-6倍的模型。其核心能力包括文生图、基于指令的图像编辑、精准的中英双语文字渲染以及保持主体一致性的风格迁移。该模型生成速度快，单次编辑成本低，目前已上线Stepfun开放平台。
ClaudeDevs@ClaudeDevs
OpenRouter@OpenRouter由Mira Murati创立的Thinking Machines Lab发布了其首个人工智能模型，旨在突破传统语音AI的问答模式。该模型以200毫秒为数据块，并行处理音频、视频和文本信息，专注于提升实时交互的流畅性与自然度。公司宣称，这一设计在交互质量上超越了OpenAI的GPT Realtime 2和Google的Gemini Live，致力于推动语音助手向更自然、非问答式的对话体验演进，从而重新定义人机交互方式。
Microsoft Research@MSFTResearchQwen-Image-2.0是一个统一高保真生成与精确编辑的全能图像生成基础模型。它采用Qwen3-VL作为条件编码器，结合多模态扩散变换器进行联合建模，并通过大规模数据整理与多阶段训练实现强化。该模型支持长达1K令牌的指令输入，能生成幻灯片、海报等富文本内容，显著提升多语言文本渲染与排版质量。在生成方面，它增强了细节、纹理真实感与光照一致性，并更可靠遵循复杂指令。人工评估表明，其在生成和编辑任务上均大幅超越前代模型。
SenseTime@SenseTime_AIImagine a single AI that can read text, generate images, edit photos, and even handle interleaved text+image tasks. Sens...
关联讨论 1 条X：商汤 SenseTime (@SenseTime_AI)Rohan Paul@rohanpaul_aiThinking Machines公司发布了TML-Interaction-Small模型，旨在以“始终在场”的AI取代传统的轮替式对话AI。该模型采用混合专家架构，将音频、视频和文本流切分为200毫秒的微轮次，使其能在交互过程中并行执行聆听、观看、说话、绘图、搜索及调用工具等操作。其核心设计理念是让人工智能像人类一样实时并行处理多任务。模型在保持低延迟（0.40秒）的同时，保留了强大的推理与指令遵循能力，且交互性直接内建于模型架构，而非依赖外部组件拼凑实现。
People talk, listen, watch, think, and collaborate at the same time, in real time. We've designed an AI that works with ...
歸藏(guizang.ai)@op7418前OpenAI CTO Mira创立的Thinking Machines公司发布了一种创新的“交互模型”。该模型能原生、持续地接收音频、视频和文本等多模态输入，并实时思考与响应，而非通过Agent串联多个独立模型。其架构分为两部分：前台交互模型以200毫秒为节点处理输入并维持用户“在场感”，支持随时打断；后台推理模型则处理长程规划、工具调用等复杂任务。两者协同工作，最终呈现为一个既能实时交互又能处理重度任务的统一界面。
People talk, listen, watch, think, and collaborate at the same time, in real time. We've designed an AI that works with ...
歸藏(guizang.ai)@op7418谷歌可能即将推出新一代视频生成模型，暂称Veo 4或类似名称。该模型被描述为类似Sora 2.0的全能参考模型，支持对现有视频进行修改参考和内容替换等操作。在文字生成质量上，它被认为比Sora 2.0略有优势，清晰度和细节可能也稍有提升。据透露，这款即将到来的Gemini Omni视频模型在视频编辑功能上将更为先进，能够完成去除水印、替换视频内物体等复杂任务。谷歌预计会发布该模型的两个版本，包括一个性能更强的Pro变体，而目前展示的样本可能并非Pro版本。
GOOGLE 🔥: An upcoming Gemini Omni video model from Google is expected to be much more advanced in video editing, capabl...
Berryxia.AI@berryxia推文指出Apple的统一内存架构是端侧AI的理想平台。同时，OpenBMB发布了专为消费级硬件优化的1.3B多模态模型MiniCPM-V 4.6。该模型采用LLaVA-UHD v4技术，将视觉编码成本降低55%，实现了高效的边缘原生部署。其在多项关键基准测试中超越了更大的模型，且token消耗仅为对比模型的2.5%。在RTX 4090上处理高分辨率图像时，首token延迟仅75.7ms，速度快2.2倍。模型技术亮点包括Intra-ViT早期压缩和混合视觉压缩，有效平衡了分辨率与延迟。其部署友好，支持iOS、Android、HarmonyOS及多种主流推理框架与量化格式，相关资源已在各大平台开源。
1/5 MiniCPM-V 4.6 (1.3B) is now live 🚀🚀 High-res visual processing, optimized for consumer-grade and mobile hardware. ...
Artificial Analysis@ArtificialAnlys清华大学与ModelBest合作的OpenBMB发布了MiniCPM-V 4.6 1.3B Instruct模型。这款仅13亿参数的多模态小模型在Artificial Analysis智能指数上获得13分，成为2B参数以下开源模型中得分最高的，刷新了该规模模型的帕累托前沿。它在MMMU-Pro视觉推理基准上也达到38%，领先同类小模型。模型支持文本、图像和视频输入，并具有极高的令牌效率，运行测试仅需540万输出令牌，远低于对比模型。其权重已在Hugging Face以Apache 2.0许可证开源。知识回忆能力与其他2B以下模型相当，处于较低水平。
swyx 🌉@swyxlowkey the funniest videos of the batch. thinky has some comedians!! congrats to @thinkymachines on reviving the omnimod...
swyx 🌉@swyxToday we're sharing our work on interaction models. A new class of model trained from scratch to handle real-time intera...