模型发布

NVIDIA 发布 Nemotron-Labs Diffusion 系列，含 3B、8B、14B 文本模型和 8B 视觉-语言模型（VLM），均采用商用友好的 NVIDIA Nemotron Open Model License 或 NVIDIA Source Code License。模型支持自回归、扩散（逐块并行生成后逐步精炼）和自推测（扩散草拟候选 token 再自回归验证）三种模式。8B 模型平均准确率比 Qwen3 8B 提升 1.2%，扩散模式每次前向传递的 token 数（TPF）达自回归的 2.6 倍，自推测达 6–6.4 倍。模型在 1.3T tokens 上预训练、45B tokens 上微调，代码与模型已发布于 HuggingFace 和 GitHub，推理将获 SGLang 支持。

网易有道宣布将其“子曰”大模型4.0的多模态模型与语音合成模型面向全球全量开源。其中，多模态模型（27B参数）专注于教育场景，在处理高难度视觉数理问题上达到行业顶尖水平，纯文本中文数理难题准确率为81.4%。该模型通过思维链优化，将输出长度压缩43.2%，有效降低了推理成本。同时开源的语音合成模型支持跨语种音色与情感迁移克隆，3秒内即可完成零样本复制，准确度超97%，并支持包括中、英、日、韩在内的14种语言。

美团正式开源 LongCat-Video-Avatar 1.5，在唇形同步、物理合理性、长视频稳定性、多人互动和高效推理上实现全面跃升。该模型采用 DMD 蒸馏将生成步骤压缩至 8 步，推理效率提升约 15 倍，生成 10 秒视频仅需约 1 分钟；Wav2Vec2 升级为 Whisper-large，并引入 GRPO 逐帧偏好对齐优化手部稳定性。

5月22日，智谱向部分企业客户推出了旗舰大模型GLM-5.1的高速版API“GLM-5.1-highspeed”。该版本输出速度达400 tokens/s，刷新了全球大模型API速度上限。关键突破在于，它首次在国产大模型中实现了旗舰级能力与低延迟的结合，打破了“高速模型即轻量模型”的传统。该版本由智谱GLM团队与TileRT团队合作，通过系统级优化确保了速度的生产级稳定性，适用于AI编程、实时语音交互等场景。

智谱面向部分企业客户推出GLM-5.1高速版API“GLM-5.1-highspeed”，输出速度达400 tokens/s，刷新全球大模型厂商API速度上限。该版本首次在国产大模型中实现旗舰级能力与极致低延迟并存，由GLM团队与TileRT团队联合打造，通过AOT静态编排、Tile级微任务及8卡NVL拓扑特化等系统级优化，确保400 TPS为稳定可用的生产级能力。

智谱发布GLM-5.1高速版，推理速度达400 tokens/s，在顶尖模型中生成速度最快。

Stability AI 推出 Stability Audio 3.0 音频生成模型家族，包含四款不同规格模型，参数从45900万到27亿。小型模型专注设备端运行，可本地生成两分钟以内的音频；中型和大型模型支持创作超过6分20秒的完整音乐，

通义实验室推出 Qwen3.7-Max，定位为重新定义 AI 智能体基座的模型，侧重提升智能体的基础能力与架构。

通义千问发布 Qwen3.7-Max，专为智能体时代设计。它具备从原型到复杂多文件工程的编码智能体能力，通过 MCP 和多智能体编排实现办公自动化，能自主执行超 1000 步工具调用（如 35 小时全自主内核优化）。兼容 Claude Code、OpenClaw、Qwen Code 等多框架。在多项基准测试中超越 Opus-4.6 Max 等模型：Terminal Bench 2.0 (69.7)、SWE-Verified (80.4)、GPQA Diamond (92.4)、HLE (41.4) 等。现已通过阿里云 Model Studio 提供 API 调用。

Google DeepMind 于 2026 年 5 月 19 日发布了新一代多模态大模型 Gemini Omni。该模型整合了文本、图像、音频与视频的理解与生成能力，旨在实现更自然的人机交互。在同期 Hacker News 讨论中获得 112 点赞，显示出技术社区对多模态融合趋势的持续关注。这标志着大模型从单模态向全模态感知与响应能力的进一步演进。

Google 在 I/O 大会上正式发布了最新的 Gemini 3.5 模型系列。该系列模型将前沿的人工智能能力与执行操作的功能相结合，旨在提供更强的综合性能。作为 Google 最新推出的模型，它代表了其在大模型技术上的最新进展。

Google 在 I/O 2026 大会上宣布 Gemini 进入自主代理时代，新功能使其能够自动执行复杂任务，显著提升用户工作效率。大会展示了 Gemini 如何通过代理操作简化工作流程，实现自动化处理，例如自动管理邮件、安排日程或生成报告，帮助用户从重复性工作中解放出来，专注于创造性任务。这一更新基于先进机器学习模型，强调准确性与效率，标志着 AI 助手向更智能、更自主的方向发展。