Alibaba Cloud ha presentado Qwen3.8-Omni-Flash, un modelo agénico multimodal nativo diseñado para tareas de productividad en el mundo real que mejora sustancialmente la comprensión y el razonamiento multimodal en comparación con los modelos omni anteriores.
El equipo de Alibaba Qwen ha lanzado Qwen3.8-LiveTranslate, un modelo de interpretación simultánea en tiempo real de nueva generación que escucha el habla en vivo y devuelve texto y audio traducidos mientras el hablante aún está hablando. El lanzamiento introduce una nueva arquitectura Interleave diseñada para reducir la latencia y mejorar la calidad de la traducción.
inclusionAI ha publicado el sistema Realtime-Venus en Hugging Face, que incluye dos puntos de control: Realtime-Venus-Omni y Realtime-Venus-Audio. El punto de control Omni es un modelo de interacción audiovisual de 9B adaptado a partir de MiniCPM-o 4.5 que observa y escucha continuamente para decidir cuándo responder.
El equipo de Qwen de Alibaba ha lanzado Qwen3.8-Omni-Flash, su primer modelo omnimodal diseñado en torno a capacidades agénticas para la comprensión de audio y video, así como el uso de herramientas. El modelo acepta entradas de texto, imágenes, audio y video para devolver salidas de texto, con una ventana de contexto de 1M de tokens y llamada de funciones nativa.
DeepSeek ha lanzado DeepSeek-V4.1-Flash, un modelo Mixture-of-Experts multimodal diseñado para abordar los altos costos del procesamiento de contexto largo y los grandes cachés KV en cargas de trabajo de agentes.
Tencent ha lanzado WeVisDoc, un analizador de documentos de extremo a extremo para imágenes de páginas, ajustado finamente a partir de modelos Qwen3-VL. El sistema convierte las imágenes de las páginas en Markdown estructurado, incluyendo fórmulas LaTeX y tablas HTML.
Tencent ha lanzado WeVisDoc-4B, un analizador de documentos de extremo a extremo para imágenes de páginas que convierte las páginas en Markdown estructurado con fórmulas LaTeX y tablas HTML. Fine-tuneado desde Qwen3-VL-4B-Instruct, el modelo alcanza una puntuación general de 95.38 en OmniDocBench v1.6 y se clasifica primero entre los analizadores comparados en las cuatro configuraciones reportadas.
Intern Large Models ha lanzado el modelo Intern-S2-397B, disponible en Hugging Face. El lanzamiento incluye soporte desde el día 0 de vLLM para ejecutar el modelo.
InternLM ha presentado Intern-S2-397B, un modelo base multimodal de 397 mil millones de parámetros diseñado para la inteligencia científica y agentes de horizonte largo. El modelo escala en preentrenamiento, cobertura de tareas de aprendizaje por refuerzo y entornos de agentes interactivos para mejorar el razonamiento general y las capacidades agénticas.
IBM y NASA han liberado como código abierto el modelo base NASA-IBM Lunar Foundation Model, un sistema de IA que consolida décadas de datos lunares multimodales de misiones estadounidenses y japonesas en una única representación. Construido sobre la arquitectura TerraMind de IBM, el modelo integra observaciones a diferentes escalas y ángulos de visión para abordar desafíos como la iluminación compleja y la resolución de datos.
DeepSeek ha lanzado su nuevo modelo, DeepSeek V4-1 Flash. Es un modelo Mixture-of-Experts (MoE) multimodal que cuenta con una base de 552 mil millones de parámetros.
DeepSeek ha lanzado oficialmente el modelo DeepSeek-V4.1-Flash, que sirve como el miembro más pequeño de su nueva familia de arquitecturas y cuenta con comprensión visual multimodal nativa. Esta nueva arquitectura está diseñada para proporcionar un techo de capacidad más alto, velocidades de inferencia más rápidas, mayor rendimiento y mejor potencial de escalado para modelos más grandes.
inclusionAI ha lanzado el modelo de código abierto Ling-3.0-flash-VL, que extiende las capacidades lingüísticas y de razonamiento de su predecesor con comprensión nativa de imágenes y video.
DeepSeek ha abierto las pruebas beta internas para una versión intermedia de su modelo DeepSeek V4.1 Flash, que ya está disponible a través de API.
Google ha lanzado la comprensión de video agéntico en sus modelos Gemini Flash, reemplazando el método de procesamiento estático anterior con un sistema que navega por las líneas de tiempo de los videos bajo demanda. Este cambio permite que el modelo decida qué ver, a qué tasa de fotogramas y a través de qué modalidad, en lugar de ingerir toda la línea de tiempo a una fija de un fotograma por segundo.
llama.cpp versión 0.4.0 introduce soporte de arquitectura inicial para los modelos Qwen3.8-Flash-Next y NVIDIA Nemotron-3-Puzzle-75B-A9B, junto con una actualización de la biblioteca subyacente ggml a la versión 0.23.0.
Ling-3.0-flash-VL es un nuevo modelo basado en la arquitectura Ling-3.0-flash que introduce capacidades de comprensión visual y de agente visual.
Los investigadores presentan VisCAD, una suite de modelos base diseñada para ofrecer una generalización amplia y una capacidad sólida para el diseño realista de productos industriales. La suite aborda los desafíos de la generación a nivel de pieza a partir de diversas entradas como renders y texto, así como la generación a nivel de ensamblaje que involucra piezas interactivas.
Los investigadores presentan NeoMME, una familia de codificadores multimodales multilingües de 260M y 800M que procesan texto y parches de imagen crudos utilizando un único Transformer bidireccional. A diferencia de los modelos de lenguaje visual generativos, NeoMME no depende de torres visuales preentrenadas por separado ni de decodificadores causales; entrena todo el modelo desde cero con un objetivo de difusión discreta enmascarada.
La versión v0.29.0rc2 incluye una corrección de error para la caché del trabajador SHM con el fin de manejar correctamente los elementos cubiertos por prefijo.