أطلقت تشنغتشونغ عائلة نماذج الترجمة متعددة اللغات "سريعة التفكير" Hy-MT2، بحجمي 1.8B و7B و30B-A3B (MoE)، بالإضافة إلى مجموعة التقييم IFMTBench لقياس قدرات اتباع التعليمات.
أطلقت تينسنت نقطة التحقق الخاصة بنموذج UI-Mate-democua-27B، وهي نسخة موجهة بالعرض التوضيحي من وكيل واجهة المستخدم UI-Mate الخاص بها، قادرة على تكييف سير العمل المسجل مع مهام جديدة. يراقب النموذج لقطات الشاشة المباشرة ويستنتج الحالات المرئية لإنتاج إجراءات مُهيّأة، مستخدماً العروض التوضيحية كدليل بدلاً من السكربتات الثابتة.
أطلقت تيانتسنت نموذج الأساس UI-Mate-27B ذو الأوزان المفتوحة، المصمم للاستخدام الطويل المدى للكمبيوتر عبر التطبيقات وأنظمة التشغيل. يراقب النموذج ذو الـ 27 مليار معامل لقطات الشاشة الحية لاستنتاج الحالات المرئية ويولد إجراءات لوحة المفاتيح والماوس المهيكلة للتفاعل الأصلي مع سطح المكتب.
أصدر فريق Tencent HY Frontier Multimodal Agent نموذج UI-Mate-27B، وهو وكيل أساسي لواجهات المستخدم بوزن مفتوح مصمم للمهام طويلة المدى عبر التطبيقات وأنظمة التشغيل. يراقب النموذج لقطات الشاشة الحية لاستنتاج الحالات الظاهرة ويُنتج إجراءات لوحة المفاتيح والفأرة المهيكلة للتفاعل مع سطح المكتب الأصلي.
أطلقت فريق Tencent HY Frontier Multimodal Agent Team نموذج UI-Mate-9B، وهو وكيل واجهة مستخدم أساسي بوزن مفتوح مصمم للمهام طويلة المدى عبر التطبيقات وأنظمة التشغيل. يراقب النموذج لقطات الشاشة الحية لاستنتاج الحالات المرئية وينتج إجراءات لوحة المفاتيح والفأرة المهيكلة للتفاعل الأصلي مع سطح المكتب.
أطلقت تشنغ تنغ نموذج EVIE-Preview-4.5B، وهو نموذج متقدم لاسترجاع الوثائق المرئية (VDR) متعدد اللغات مبني على Qwen3.5-4B. يعتمد النموذج على تفاعل متأخر بنمط ColBERT مع تضمينات رموز متعددة المتجهات ذات أبعاد 128 الأصلية لتحقيق أداءً من الطراز الأول عبر معايير ViDoRe.
طوّر الباحثون نموذج MiLMMT-46-v1.0 للترجمة الآلية متعددة اللغات، الذي يطبّق ما بعد التدريب بدون مرجع على نماذج لغوية كبيرة مفتوحة المصدر. يستخدم الفريق تحسين السياسة النسبية للمجموعة (GRPO) مع مكافأة تعتمد على نموذجين لتقدير الجودة بدون مرجع، يتم التحكم فيهما عبر تحديد اللغة.
أطلق الباحثون نموذج MiLMMT-46-v1.0، وهو نموذج لغوي كبير مفتوح المصدر للترجمة الآلية متعددة اللغات، يعتمد على ما بعد التدريب بدون مرجع. بدءاً من النسخة المدققة بالإشراف MiLMMT-46-v0.1، طبق الفريق تحسين السياسة النسبية للمجموعة (GRPO) مع مكافأة تستند إلى نموذجين لتقدير الجودة بدون مرجع، يتم تفعيلهما عبر تحديد اللغة.
أطلقت تينسنت AngelSpec، وهو إطار عمل للتدريب يعتمد على PyTorch ويدعم كلًا من التنبؤ المتعدد الرموز الذاتي الانحداري (MTP) ومولدات المسودة من عائلة DFlash الموازية للعُقد لنماذج Hy3. يعالج النظام التنوع في أعباء العمل كقيد تصميم أساسي، مما يتيح له تخصيص البنية وبيانات التدريب وعمق التحقق بناءً على حالات الاستخدام المحددة.