Alibaba Cloud a présenté Qwen3.8-Omni-Flash, un modèle agentique multimodal natif conçu pour les tâches de productivité du monde réel qui améliore substantiellement la compréhension et le raisonnement multimodaux par rapport aux modèles omni précédents.
L'équipe Qwen d'Alibaba a publié Qwen3.8-LiveTranslate, un modèle d'interprétation simultanée en temps réel de nouvelle génération qui écoute la parole en direct et renvoie du texte et de l'audio traduits pendant que l'orateur parle encore. Cette publication introduit une nouvelle architecture Interleave conçue pour réduire la latence et améliorer la qualité de la traduction.
inclusionAI a publié le système Realtime-Venus sur Hugging Face, avec deux points de contrôle : Realtime-Venus-Omni et Realtime-Venus-Audio. Le point de contrôle Omni est un modèle d'interaction audio-visuelle de 9 milliards de paramètres adapté de MiniCPM-o 4.5 qui observe et écoute en continu pour décider quand répondre.
L'équipe Qwen d'Alibaba a publié Qwen3.8-Omni-Flash, son premier modèle omni-modal conçu autour de capacités agentic pour la compréhension audio-vidéo et l'utilisation d'outils. Le modèle accepte des entrées textuelles, images, audio et vidéo pour retourner des sorties textuelles, avec une fenêtre de contexte de 1M tokens et un appel de fonction natif.
DeepSeek a publié DeepSeek-V4.1-Flash, un modèle Mixture-of-Experts multimodal conçu pour répondre aux coûts élevés du calcul de contexte long et des grands caches KV dans les charges de travail d'agents.
Tencent a lancé WeVisDoc, un analyseur de documents de bout en bout pour les images de pages, affiné à partir des modèles Qwen3-VL. Le système convertit les images de pages en Markdown structuré, incluant des formules LaTeX et des tableaux HTML.
Tencent a lancé WeVisDoc-4B, un analyseur de documents de bout en bout pour les images de pages qui convertit les pages en Markdown structuré avec des formules LaTeX et des tableaux HTML. Fine-tuné à partir de Qwen3-VL-4B-Instruct, le modèle atteint un score global de 95,38 sur OmniDocBench v1.6 et se classe premier parmi les analyseurs comparés dans les quatre configurations rapportées.
Intern Large Models a lancé le modèle Intern-S2-397B, disponible sur Hugging Face. Le lancement inclut un support de jour 0 de vLLM pour exécuter le modèle.
InternLM a présenté Intern-S2-397B, un modèle fondamental multimodal de 397 milliards de paramètres conçu pour l'intelligence scientifique et les agents à long terme. Le modèle s'étend sur le pré-entraînement, la couverture des tâches d'apprentissage par renforcement et les environnements d'agents interactifs afin d'améliorer le raisonnement général et les capacités agentic.
IBM et NASA ont ouvert en open source le modèle de base lunaire NASA-IBM Lunar Foundation Model, un système d'IA qui consolide des décennies de données lunaires multimodales provenant de missions américaines et japonaises en une seule représentation. Construit sur l'architecture TerraMind d'IBM, le modèle intègre des observations à différentes échelles et angles de vue pour relever des défis tels que l'éclairage complexe et la résolution des données.
DeepSeek a lancé son nouveau modèle, DeepSeek V4-1 Flash. C'est un modèle Mixture-of-Experts (MoE) multimodal disposant d'une base de 552 milliards de paramètres.
DeepSeek a officiellement lancé le modèle DeepSeek-V4.1-Flash, qui est le plus petit membre de sa nouvelle famille d'architectures et présente une compréhension visuelle multimodale native. Cette nouvelle architecture est conçue pour offrir un plafond de capacité plus élevé, des vitesses d'inférence plus rapides, un débit supérieur et un meilleur potentiel de mise à l'échelle pour les modèles plus grands.
inclusionAI a publié le modèle open-source Ling-3.0-flash-VL, qui étend les capacités linguistiques et de raisonnement de son prédécesseur grâce à une compréhension native des images et des vidéos.
DeepSeek a ouvert les tests bêta internes pour une version intermédiaire de son modèle DeepSeek V4.1 Flash, désormais disponible via API.
Google a déployé la compréhension vidéo agentic sur ses modèles Gemini Flash, remplaçant l'ancienne méthode de traitement statique par un système qui navigue dans les chronologies vidéo à la demande. Ce changement permet au modèle de décider quoi regarder, à quel taux d'images et via quelle modalité, plutôt que d'ingérer l'intégralité de la chronologie à un taux fixe d'une image par seconde.
llama.cpp version 0.4.0 introduit le support d'architecture initial pour les modèles Qwen3.8-Flash-Next et NVIDIA Nemotron-3-Puzzle-75B-A9B, ainsi qu'une mise à jour de la bibliothèque sous-jacente ggml vers la version 0.23.0.
Ling-3.0-flash-VL est un nouveau modèle construit sur l'architecture de Ling-3.0-flash qui introduit des capacités de compréhension visuelle et d'agent visuel.
Les chercheurs présentent VisCAD, une suite de modèles de base conçue pour offrir une généralisation étendue et des capacités solides pour la conception réaliste de produits industriels. La suite répond aux défis de la génération au niveau des pièces à partir d'entrées diverses telles que des rendus et du texte, ainsi qu'à la génération au niveau de l'assemblage impliquant des pièces en interaction.
Les chercheurs présentent NeoMME, une famille d'encodeurs multimodaux multilingues de 260M et 800M paramètres qui traitent le texte et les patches d'image bruts à l'aide d'un seul Transformer bidirectionnel. Contrairement aux modèles de langage visuel génératifs, NeoMME ne repose pas sur des tours de vision pré-entraînés séparés ou des décodeurs causaux ; il est entraîné entièrement从零 avec un objectif de diffusion discrète masquée.
La version v0.29.0rc2 inclut une correction de bug pour le cache du travailleur SHM afin de gérer correctement les éléments couverts par préfixe.