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紫东太初开源新一代面向物理世界的通用多模态大模型 ZDTaichu5.0-9B。它以 Qwen3.5-9B 为语言骨干、C-RADIOv4-H 为视觉骨干，参数量约 9B，支持文本、单图、多图与视频，最高 128K token 上下文和任意分辨率视觉输入。 依据九大国际权威空间理解基准横向评测结果： ZDTaichu5.0‑9B 为 10B 参数内空间具身能力最强的通用多模态大
一个模型发布了，有人第一时间跑起来，分享自己的尝试。有人接着问：我的电脑能用吗？能不能处理公司的资料？换成自己的数据，效果会怎么样？ 有人带着问题继续摸索，也有人把解决过程写成教程，把代码、数据和踩过的坑一起留下来。 这些分享，有时是一篇长文，有时只是一条回复，却可能恰好帮另一个人跨过了卡住很久的地方。 社区里，这样的事情一直在发生。 9月1
上海人工智能实验室 Atria 团队发布 Atria Dawn Preview，一款面向科学研究、工程开发与专业工作流的智能体基础模型。该模型基于 7440 亿参数 MoE GLM-5.2 基座模型构建，支持 256K 上下文，重点解决开放任务中的持续环境理解、工具调用、多步骤执行与失败恢复。其可验证经验流水线将任务目标、智能体轨迹、中间产物和外部证据连接起来，让任务完成从“生成答案”推进到“产出
9月13日，在2026浦江创新论坛（第十九届）人工智能赋能科学研究专题论坛上，上海人工智能实验室（上海AI实验室）发布书生多模态大模型 S2（以下简称“书生-S2”）。重点提升了长程科研能力与智能体能力，并通过创新架构设计探索科学专业知识的持续扩展，为长周期科研任务提供更坚实的能力基础。 书生-S2在知识、代码、智能体等通用能力上达到了开源模型第一梯队，同时在Biology-Inst
NeuG v0.2.0 在事务一致性之上统一图遍历、向量检索和全文检索。三种检索共用一份数据，通过 Cypher 组合；代码以 Apache 2.0 开源。 请关注加星：https://github.com/alibaba/neug Agent 应用离不开检索，而检索有三种诉求 Agent 应用要检索的对象各不相同：私有文档、代码库、智能体的长期记忆，或是商品、工单、日志。但要做的事
基元律动（TokenRhythm）联合无问芯穹，与清华大学、北京大学、香港中文大学、阿里巴巴等合作伙伴发布 NeoHorse-1，包含 4B 和 9B 两个版本。该系列面向 Agent 场景训练，覆盖工具调用、任务规划、深度搜索和代码生成。 NeoHorse-1 4B 在 Agent 任务上的表现已超过多个参数量显著更大的通用模型；9B 版本在更复杂的推理与长程规划任务上表现更优。两个规模的后训练
DeepSeek 正式发布并开源 DeepSeek-V4.1-Flash。这是一款采用 552B 骨干参数的多模态 MoE 模型，原生支持图文输入，最长上下文达到 100 万 token。 模型采用全新的 非对称Causal-Encoder-Decoder 结构，使模型在预填充期间每个 token 激活 8B 参数，在解码期间激活 16B 参数，对输入占主导的智能体场景尤其具备成本效
回声与多人重叠讲话，是语音交互和实时通信中两类常见的信号干扰。扬声器回放进入麦克风会形成声学回声，多人同时发声则会产生语音混叠，直接影响语音识别、语音唤醒、对话系统和会议通话的输入质量。 Qwen Audio 团队开源两项语音增强成果：FLASepformer 面向 8 kHz 单声道双说话人分离，通过线性复杂度注意力提升长序列处理效率；JAEC 面向 16 kHz 实时声学回声消除，以 10 m
Nex-AGI 是由上海创智学院发起的创新联盟，旨在建设一个可持续的能动性闭环开源生态。今天，Nex-AGI 正式开源 Nex-N2.5，一个面向真实环境长程任务的智能体模型家族，包含 Mini、Pro、Max 三个版本。 Nex-N2.5 三档模型 三款模型共享“智能体后训练”这一主线，按任务与部署规模形成组合： Mini 与 Pro 延续 Nex-N2 的多模态底座，重点强化计算
9 月 8 日，面壁智能联合 OpenBMB 开源 MiniCPM5-2B。模型采用 2B 参数高密度架构，支持工具调用、深度搜索、代码生成等任务，面向手机、PC、车机和机器人等端侧设备，初步形成通用 Agent 能力。 Artificial Analysis Intelligence Index 最新评测显示，MiniCPM5-2B 综合能力得分为 23 分，在全球 4B 参
