模型发布

MiniMax 发布新一代语音模型 MiniMax Speech 2.8，通过原生声音标签技术模拟人类口语中的"嗯"、"啊"等填充词及呼吸停顿，显著提升对话自然度。该模型支持10秒样本高保真声音克隆，精准还原音色与语速，同时消除背景噪音与数字伪影，输出录音室级纯净音质。此外，模型优化了跨语言表现，从普通话-日语对开始解决口音渗透问题，实现更接近母语者的发音效果。

差分Transformer V2发布，其核心是改进的差分注意力机制。相较于V1，V2将查询头数量翻倍而保持键值头不变，差分操作后将维度缩减，从而在解码时能达到与标准Transformer相当的速度，且无需定制内核。新版本还解决了V1中因注意力分布均匀化导致的数值不稳定问题，特别是消除了RMSNorm层所需的巨大缩放因子（如在长序列下），从而避免了梯度爆炸，旨在实现更稳定的大规模预训练。

Overworld推出实时交互式视频扩散模型Waypoint-1，用户可通过文本、鼠标和键盘实时控制生成可步入的虚拟世界。该模型基于帧因果校正流变换器架构，在1万小时游戏视频及对应控制数据上训练，从一开始就专注于交互体验，支持零延迟的自由操控。其配套的高性能推理库WorldEngine在消费级硬件上可实现流畅运行，例如Waypoint-1-Small在RTX 5090上能以30 FPS（4步去噪）或60 FPS（2步去噪）生成画面。模型采用扩散强制预训练和自我强制后训练来确保生成长序列的稳定性。

Liquid AI 发布可在手机上完全离线运行的推理模型 LFM2.5-1.2B-Thinking，内存占用约 900 MB，已上线 Hugging Face、LEAP 和 Playground。

GLM-4.7-Flash 开源并免费开放 API，支持通过 Hugging Face 和魔搭社区部署。上一代 GLM-4.5-Flash 将于 2026 年 1 月 30 日下线，届时相关请求将自动路由至新版。

美团LongCat推出基于5600亿参数MoE架构大模型LongCat-Flash-Thinking-2601的重思考模式（Heavy Thinking Mode），并发布LongCat-HeavyModel-Summary模型。该模式通过并行思考与总结两阶段协同扩展推理能力：前者以高温度并行生成多路径扩展宽度，后者将精炼轨迹递归反馈形成迭代循环延伸深度。模型经额外强化学习优化总结能力，已在Longcat AI平台上线。

智谱联合华为开源多模态生成模型GLM-Image，为首款基于国产昇腾芯片与MindSpore框架全流程训练的SOTA模型。采用9B自回归与7B扩散解码器混合架构，在CVTG-2K复杂视觉文字生成和LongText-Bench长文本渲染榜单均位列开源第一，支持1024×1024至2048×2048多分辨率生成。API调用成本0.1元/张，代码已开源至GitHub、Hugging Face及魔搭社区。

Niji V7 图像模型正式上线。该版本专为亚洲及动漫场景优化，改进了动漫连贯性、提示词理解能力、文字渲染效果及 sref 性能。

NVIDIA在Hugging Face上发布了Cosmos Reason 2模型，旨在提升物理AI系统的推理能力。该模型通过改进的推理架构，使AI能更准确地理解和预测物理世界的动态与交互，核心升级包括对复杂场景的多步推理、不确定性量化及时间序列数据的深度理解。这一进展将推动机器人、自动驾驶等领域的发展，使AI在现实环境中的决策更可靠、更符合物理规律。

阿联酋技术创新研究院在Hugging Face发布了Falcon-H1-Arabic模型。该模型采用创新的混合架构，融合了自回归与自编码技术，专门针对阿拉伯语进行优化。其目标是通过提升对阿拉伯语复杂语法和丰富形态的理解与生成能力，显著推进阿拉伯语人工智能的发展。这一发布标志着阿拉伯语大语言模型在技术架构上取得了重要进展。

Liquid AI 发布 LFM2.5-1.2B 模型家族，将预训练从 10T 扩展到 28T tokens 并加入强化学习后训练，覆盖 Base、Instruct、日语、视觉语言和音频语言五个变体。

GLM-4.7 发布，编程能力显著提升。SWE-bench 达 73.8%（+5.8%），Terminal Bench 2.0 达 41%（+16.5%），支持 Claude Code 等主流智能体框架。新增交错式思考、保留式思考和轮级思考功能，可控制推理过程以降低延迟或提高准确性。同步改进 UI 生成、工具调用和数学推理能力，可通过 API 或本地部署使用。

Gemini 3 Flash 正式发布，在大幅降低使用成本的同时提供前沿级智能，主打极速推理性能，为需要快速响应的 AI 应用提供高性价比选择。

通义实验室发布 Fun-ASR 端到端语音识别模型系列并开源。Fun-ASR-Nano-2512 参数量 800M，基于数千万小时语音训练，支持中英日三语、7 种汉语方言和 26 种地方口音；Fun-ASR-MLT-Nano-2512 同为 800M，基于数十万小时训练，支持 31 种语言。

GLM-TTS 采用 GRPO 多奖励强化学习框架，融合字符错误率、相似度、情感及笑声奖励，实现 3 秒零样本音色克隆。在 seed-tts-eval 测试中 CER 低至 0.89% 达开源 SOTA，情感表达显著优于阿里、百度等商用模型。支持 15% 参数 LoRA 微调定制精品音色，通过 Phoneme-in 混合输入精准控制多音字发音，配合自研 2D-Vocos 声码器提升音质与音域覆盖。

智谱发布开源语音识别模型 GLM-ASR-Nano，仅 1.5B 参数，面向真实世界场景优化鲁棒性，已落地智谱AI输入法。支持通过 Hugging Face Transformers 快速推理。

智谱开源GLM-4.6V系列多模态模型，含106B-A12B基础版与9B轻量版Flash，支持128k tokens上下文。首次原生集成Function Call能力，支持图像、截图直接作为工具参数，并能理解工具返回的视觉内容。具备复杂文档理解、视觉网页搜索、前端代码生成及交互式编辑能力，适用于构建多模态Agent。已上架GitHub、Hugging Face及魔搭社区。

DeepSeek 发布正式版 DeepSeek-V3.2 和长思考增强版 V3.2-Speciale，网页端、App 和 API 均已更新。

DeepSeek 发布正式版 V3.2 与长思考增强版 V3.2-Speciale。V3.2 在推理 Benchmark 中达到 GPT-5 水平，并成为首个支持思考与非思考模式工具调用的模型。