Alibaba Cloud telah memperkenalkan Qwen3.8-Omni-Flash, sebuah model agentic multimodal asli yang dirancang untuk tugas produktivitas dunia nyata yang secara substansial meningkatkan pemahaman dan penalaran multimodal dibandingkan dengan model omni sebelumnya.
Tim Alibaba Qwen telah merilis Qwen3.8-LiveTranslate, model interpretasi simultan waktu nyata generasi berikutnya yang mendengarkan pidato langsung dan mengembalikan teks serta audio terjemahan sementara pembicara masih berbicara. Rilis ini memperkenalkan arsitektur Interleave baru yang dirancang untuk mengurangi latensi dan meningkatkan kualitas terjemahan.
inclusionAI telah merilis sistem Realtime-Venus di Hugging Face, dengan dua checkpoint: Realtime-Venus-Omni dan Realtime-Venus-Audio. Checkpoint Omni adalah model interaksi audio-visual 9B yang diadaptasi dari MiniCPM-o 4.5 yang terus-menerus mengamati dan mendengarkan untuk memutuskan kapan harus merespons.
Tim Qwen dari Alibaba telah merilis Qwen3.8-Omni-Flash, model omni-modal pertamanya yang dirancang seputar kemampuan agentic untuk pemahaman audio-video dan penggunaan alat. Model ini menerima input teks, gambar, audio, dan video untuk menghasilkan output teks, dengan jendela konteks 1M token dan pemanggilan fungsi asli.
DeepSeek telah merilis DeepSeek-V4.1-Flash, sebuah model Mixture-of-Experts multimodal yang dirancang untuk mengatasi biaya tinggi komputasi konteks panjang dan cache KV besar dalam beban kerja agen.
Tencent telah merilis WeVisDoc, parser dokumen end-to-end untuk gambar halaman yang di-fine-tune dari model Qwen3-VL. Sistem ini mengonversi gambar halaman menjadi Markdown terstruktur, termasuk rumus LaTeX dan tabel HTML.
Tencent telah merilis WeVisDoc-4B, sebuah parser dokumen end-to-end untuk gambar halaman yang mengonversi halaman menjadi Markdown terstruktur dengan rumus LaTeX dan tabel HTML. Difo-tune dari Qwen3-VL-4B-Instruct, model ini mencapai skor keseluruhan 95.38 di OmniDocBench v1.6 dan berada di peringkat pertama di antara parser yang dibandingkan dalam semua empat pengaturan yang dilaporkan.
Intern Large Models telah merilis model Intern-S2-397B, yang tersedia di Hugging Face. Rilis ini mencakup dukungan hari-0 dari vLLM untuk menjalankan model.
InternLM telah memperkenalkan Intern-S2-397B, sebuah model fondasi multimodal dengan 397 miliar parameter yang dirancang untuk kecerdasan ilmiah dan agen jangka panjang. Model ini diskalakan melintasi pra-pelatihan, cakupan tugas penguatan-pembelajaran, dan lingkungan agen interaktif untuk meningkatkan penalaran umum dan kemampuan agentic.
IBM dan NASA telah membuka model dasar bulan NASA-IBM Lunar Foundation Model sebagai open source, sebuah sistem AI yang mengonsolidasikan puluhan tahun data bulan multimodal dari misi AS dan Jepang menjadi satu representasi. Dibangun di atas arsitektur TerraMind milik IBM, model ini mengintegrasikan pengamatan pada berbagai skala dan sudut pandang untuk mengatasi tantangan seperti pencahayaan kompleks dan resolusi data.
DeepSeek telah merilis model barunya, DeepSeek V4-1 Flash. Ini adalah model Mixture-of-Experts (MoE) multimodal yang memiliki backbone dengan 552 miliar parameter.
DeepSeek telah secara resmi merilis model DeepSeek-V4.1-Flash, yang merupakan anggota terkecil dari keluarga arsitektur barunya dan memiliki pemahaman visual multimodal asli. Arsitektur baru ini dirancang untuk memberikan batas kemampuan yang lebih tinggi, kecepatan inferensi yang lebih cepat, throughput yang lebih tinggi, dan potensi skalabilitas yang lebih baik untuk model yang lebih besar.
inclusionAI telah merilis model open-source Ling-3.0-flash-VL, yang memperluas kemampuan bahasa dan penalaran pendahulunya dengan pemahaman gambar dan video secara native.
DeepSeek telah membuka pengujian beta internal untuk versi menengah dari model DeepSeek V4.1 Flash-nya, yang sekarang tersedia melalui API.
Google telah meluncurkan pemahaman video agentic di seluruh model Gemini Flash-nya, menggantikan metode pemrosesan statis sebelumnya dengan sistem yang menavigasi garis waktu video sesuai permintaan. Perubahan ini memungkinkan model memutuskan apa yang akan ditonton, pada frame rate berapa, dan melalui modalitas mana, alih-alih mengimpor seluruh garis waktu pada satu frame per detik secara tetap.
llama.cpp versi 0.4.0 memperkenalkan dukungan arsitektur awal untuk model Qwen3.8-Flash-Next dan NVIDIA Nemotron-3-Puzzle-75B-A9B, bersamaan dengan peningkatan pustaka ggml mendasar ke versi 0.23.0.
Ling-3.0-flash-VL adalah model baru yang dibangun di atas arsitektur Ling-3.0-flash yang memperkenalkan kemampuan pemahaman visual dan agen visual.
Para peneliti mempresentasikan VisCAD, sebuah rangkaian model dasar yang dirancang untuk memberikan generalisasi luas dan kemampuan kuat untuk desain produk industri yang realistis. Rangkaian ini mengatasi tantangan generasi tingkat komponen dari berbagai input seperti render dan teks, serta generasi tingkat perakitan yang melibatkan interaksi antar komponen.
Para peneliti memperkenalkan NeoMME, sebuah keluarga encoder multimodal multilingual berukuran 260M dan 800M yang memproses teks dan patch gambar mentah menggunakan satu Transformer bidirectional. Berbeda dengan model bahasa visual generatif, NeoMME tidak bergantung pada menara visi pretrained terpisah atau decoder kausal, melainkan melatih seluruh model dari awal dengan tujuan discrete-diffusion termaskir.
Rilis v0.29.0rc2 menyertakan perbaikan bug untuk cache pekerja SHM agar dapat menangani item yang dicakup awalan dengan benar.