模型发布/更新

  • 商汤开源 SenseNova-Vision-7B-MoT 多任务视觉模型

    商汤发布并完全开源 SenseNova-Vision-7B-MoT,一个统一处理检测、OCR、GUI、深度与法线估计、分割、多视图等主要视觉任务的模型。该模型支持通过自然语言定义新的视觉任务变体,跨传统任务边界重组视觉能力。开源内容包括模型权重及 SenseNova-Vision Corpus(含 5000 万示例子集及复现剩余公开数据的完整工具包)。

    AI资讯 2026年7月14日
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  • Boogu-Image-0.1 发布:开源统一多模态理解与生成模型,训练成本仅约 40 万美元

    Boogu-Image-0.1 系列开源统一多模态理解与生成模型发布,包含 Base、Turbo、Edit 和 Edit-Turbo 四个变体,支持高质量文生图、快速推理、指令编辑及中英双语文本渲染。

    AI资讯 2026年7月14日
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  • Kimi K3 发布:2.8T 参数开源模型,具备原生视觉与百万 token 上下文窗口

    月之暗面发布 Kimi K3,一个 2.8T 参数的开源模型,采用 Kimi Delta Attention 和 Attention Residuals 架构,支持原生视觉能力与 100 万 token 上下文窗口。

    AI资讯 2026年7月14日
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  • 德国AI协会发布开源模型Soofi S,在英语和德语基准测试中领先

    德国AI协会协调的研究联盟发布开源大语言模型Soofi S 30B-A3B。该模型总参数量316亿,每个token仅激活约32亿参数,采用Mamba-2与标准注意力层混合的MoE架构。模型完全在德国电信慕尼黑工业AI云上训练,训练数据中德语占比从第一阶段的7.2%提升至第二阶段的15.3%。在基准测试中,Soofi S在所有完全开源模型中取得英语和德语综合最高分,超越OLMo 3 32B和Apertus 70B。在HumanEval上得分73.8%,MBPP得分70.2,德语版MBPP得分84.2。上下文窗口支持最高100万token,在4万token长度下,生成吞吐量约为同规模稠密模型的8倍。模型权重已开源。

    AI资讯 2026年7月13日
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  • 腾讯混元发布 HyOCR-1.5:端到端 OCR 大模型全栈开源,推理提速 6.37 倍

    腾讯混元发布 HyOCR-1.5,这是端到端 OCR 大模型领域首个将训练、推理、模型权重完整开源的专家模型。仅 1B 参数,覆盖 8 种以上 text-centric 任务。引入 DFlash 投机解码框架,在 Transformers 下实现 6.37× 加速,vLLM 下 2.14× 加速,端到端推理达每页 1.408s。支持 4K 分辨率与 128K 上下文窗口,通过 Agentic Data Flow 扩展低资源 OCR(331 种语言)、古文字识别与多图问答能力。在 OmniDocBench v1.6 上以 94.74 分居端到端第一。

    AI资讯 2026年7月13日
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  • 腾讯混元发布Hy3模型:295B参数MoE架构,Agent向LLM定位,已集成微信服务10亿+用户

    腾讯混元团队发布Hy3模型,采用295B总参数、21B激活参数的MoE架构,推理效率可打平参数规模2-5倍的旗舰模型。Hy3定位为Agent向LLM,从preview到正式版基于50多个真实业务反馈迭代,内部WorkBuddy任务成功率从72%提升至90%,耗时降低34%,幻觉和常识错误持续下降。实测显示其在coding、办公、复杂任务规划方面表现突出,纯视觉能力为短板。Hy3已集成至微信服务10亿+用户,视频演示包括生成HTML网页、Agent网页和10页PPT,模型具备自检和主动说明不足的能力。

    AI资讯 2026年7月13日
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  • OpenAI 发布 GPT-5.6 系列医疗评估结果

    OpenAI 发布 GPT-5.6 系列在医疗领域的评估结果。最小变体 GPT-5.6 Luna 在最低推理强度下即超越最高推理强度的 GPT-5.5,且成本低 25 倍;最大变体 GPT-5.6 Sol 树立新标杆。在涵盖患者端与临床端的多样化任务中,专科医生被要求以无限时间和网络访问权限撰写回答,随后由其他医生盲评。评估基于准确性、沟通、完整性、指令遵循及健康决策帮助性五个维度,共 20000 次评分。结果显示,所有 GPT-5.6 模型表现均显著优于医生,且医生发现 GPT-5.6 回答中的缺陷少于医生自己撰写的回答。

    AI资讯 2026年7月12日
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  • 蚂蚁集团 Robbyant 发布 LingBot-VA 2.0,首个原生具身基础模型

    蚂蚁集团旗下具身智能团队 Robbyant 发布 LingBot-VA 2.0,首个原生具身基础模型。该模型采用因果 DiT 架构,视频专家约 13.0B 参数(约 1.9B 激活),训练规模约 15.3B 参数,推理时每 token 约 2.5B 激活。模型引入多块预测(MCP)实现 2.3 倍训练加速,并通过前瞻推理将推理延迟降至 142 ms/chunk。在 RoboTwin 2.0 的 50 个任务上,干净与随机演示数据平均成功率分别达 93.8% 和 93.4%。

    AI资讯 2026年7月11日
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