Tencent ha lanzado la familia de modelos de traducción multilingüe "de pensamiento rápido" Hy-MT2, que incluye tamaños de 1.8B, 7B y 30B-A3B (MoE), junto con el benchmark IFMTBench para evaluar las capacidades de seguimiento de instrucciones.
Tencent ha lanzado el checkpoint UI-Mate-democua-27B, una versión guiada por demostraciones de su agente GUI UI-Mate que puede adaptar flujos de trabajo grabados a nuevas tareas. El modelo observa capturas de pantalla en tiempo real y razona sobre los estados visibles para producir acciones estructuradas, utilizando demostraciones como guía en lugar de scripts fijos.
Tencent ha lanzado UI-Mate-27B, un modelo base de pesos abiertos diseñado para el uso prolongado del ordenador a través de aplicaciones y sistemas operativos. El modelo de 27 mil millones de parámetros observa capturas de pantalla en vivo para razonar sobre los estados visibles y produce acciones estructuradas de teclado y ratón para la interacción nativa con el escritorio.
El equipo HY Frontier Multimodal Agent Team de Tencent ha lanzado UI-Mate-27B, un agente de GUI base de peso abierto diseñado para tareas de largo alcance en aplicaciones y sistemas operativos. El modelo observa capturas de pantalla en vivo para razonar sobre los estados visibles y produce acciones estructuradas de teclado y ratón para la interacción nativa con el escritorio.
El equipo Tencent HY Frontier Multimodal Agent Team ha lanzado UI-Mate-9B, un agente de GUI base de peso abierto diseñado para tareas de largo alcance en aplicaciones y sistemas operativos. El modelo observa capturas de pantalla en vivo para razonar sobre los estados visibles y produce acciones estructuradas de teclado y ratón para la interacción nativa con el escritorio.
Tencent ha lanzado EVIE-Preview-4.5B, un modelo de Recuperación Visual de Documentos (VDR) multilingüe de última generación basado en Qwen3.5-4B. El modelo emplea interacción tardía al estilo ColBERT con incrustaciones de tokens multi-vectoriales nativas de 128 dimensiones para lograr un rendimiento de primer nivel en las pruebas ViDoRe.
Los investigadores han desarrollado MiLMMT-46-v1.0, un modelo de traducción automática multilingüe que aplica postentrenamiento sin referencia a modelos de lenguaje grandes de código abierto. El equipo utiliza Optimización de Política Relativa por Grupos (GRPO) con una recompensa basada en dos modelos de estimación de calidad sin referencia, controlada por identificación de idioma.
Los investigadores han lanzado MiLMMT-46-v1.0, un modelo de lenguaje grande de código abierto para traducción automática multilingüe que utiliza postentrenamiento sin referencia. Partiendo del MiLMMT-46-v0.1 ajustado por supervisión, el equipo aplicó la Optimización de Política Relativa por Grupos (GRPO) con una recompensa basada en dos modelos de estimación de calidad sin referencia controlados por identificación de idioma.
Tencent ha liberado como código abierto AngelSpec, un marco de entrenamiento nativo de torch que soporta tanto la predicción multi-token autoregresiva (MTP) como los drafters de la familia DFlash en bloque-paralelo para modelos Hy3. El sistema trata la heterogeneidad de la carga de trabajo como una restricción de diseño principal, lo que le permite especializar la estructura, los datos de entrenamiento y la profundidad de verificación según casos de uso específicos.