WeMM-Embedding：微信多模态嵌入技术报告

MOSS-VL是一个将实时交互（边感知边说话）作为一等能力的开源视觉语言模型家族，通过门控交叉注意力让语言解码器在生成时同步处理视觉输入。MOSS-VL-Realtime在四个流式基准中平均成绩居开源模型之首（三项第一、一项第二），在OmniMMI Proactive Alerting上以66.0分大幅领先最佳基线（37.5分）。

UEmbed 是一种仅解码器的多模态嵌入模型，可在单次因果前向传播中同时生成稀疏词级和稠密表示，通过可学习特殊 token 与词汇表分区突破单 token 信息瓶颈。

OSReward 是一个用于评估视觉语言模型（VLM）作为计算机操作智能体（CUA）轨迹评判者的高质量基准，并衍生出聚焦困难案例的 OSReward-Hard 与细粒度评分的 OSReward-Multi。

SANA-Video 2.0 是一个混合视频扩散 Transformer，提供 5B 和 14B 两种规模，可在单 GPU 上生成最高 720p 视频。其 Hybrid Linear-Softmax Attention 以 3：1 比例混合线性与 softmax 注意力，配合 Block Attention Residuals 将深层有效秩提升约 12%。

NVIDIA 推出 Nemotron-Labs-Audio-Visual Flamingo（AV-Flamingo），一个完全开源的音频-视觉大语言模型，专为理解和推理长视频中的音频、图像与复杂场景设计。

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。

GigaChat Audio 是一种时间感知的音频大语言模型，支持长达120分钟的输入，并能生成带有明确时间戳的问答、片段描述和摘要。该模型通过将周期性时间标记与连续音频 token 交错，并利用级联合成数据管道进行大规模训练，在短时和长时基准上均实现了强时间定位精度。研究团队已开源模型权重及超过1万小时的时序数据集。

Nemotron-Labs-Diffusion 是一种三模式语言模型，通过联合自回归（AR）和扩散损失训练，在单一架构中统一了 AR、扩散和自我推测解码。研究显示 AR 与扩散目标互补：扩散增强前瞻规划，AR 提供从左至右的语言先验。自我推测模式下，扩散充当草稿模型、AR 负责验证，其接受率和实际设备效率均优于多 token 预测（MTP）。在最优化采样器下，单次前向传播产出 token 数比自我推测最多高 76.5%。该系列包含 3B、8B、14B 参数的基础、指令和视觉…

Sumi（日语"墨"）是一个完全开源的7B参数均匀扩散语言模型，从零开始在1.5T模型token上预训练。它在知识、推理和编程评测中与同等token预算的自回归模型表现相当，但在常识推理benchmark上略逊，教育密集型数据混合可能是原因之一。Sumi开放模型权重、检查点及完整训练配方（含公开语料数据混合说明），为社区提供首个大规模均匀扩散模型的基准参考。

Ling-2.6优化即时响应与输出token能力，Ring-2.6针对深度推理和复杂智能体工作流。基于Ling-2.0通过架构迁移预训练和大规模后训练升级。架构引入融合Lightning Attention与MLA的混合线性注意力设计，提升长上下文训练与解码效率。通过进化思维链、语言单元策略优化、双向偏好对齐和最短正确响应蒸馏优化token效率。提出KPop强化学习框架支持Ring-2.6-1T在环境交互数据上稳定训练，通过异步调度提升编码、搜索、工具使用和工作流执行的训练…