Tencent выпустила семейство «быстро думающих» многоязычных моделей перевода Hy-MT2, включающее размеры 1.8B, 7B и 30B-A3B (MoE), а также бенчмарк IFMTBench для оценки способности следовать инструкциям.
Tencent выпустила чекпоинт UI-Mate-democua-27B — версию своего GUI-агента UI-Mate, управляемую демонстрациями, которая способна адаптировать записанные рабочие процессы к новым задачам. Модель анализирует живые скриншоты и рассуждает на основе видимых состояний для формирования структурированных действий, используя демонстрации в качестве руководства, а не жестких скриптов.
Tencent выпустила UI-Mate-27B, базовую модель с открытыми весами, предназначенную для длительных задач по управлению компьютером в различных приложениях и операционных системах. Модель на 27 миллиардов параметров анализирует живые скриншоты, рассуждает о видимых состояниях и генерирует структурированные команды клавиатуры и мыши для нативного взаимодействия с рабочим столом.
Команда Tencent HY Frontier Multimodal Agent Team выпустила UI-Mate-27B, базовый GUI-агент с открытыми весами, предназначенный для выполнения долгосрочных задач в приложениях и операционных системах. Модель анализирует живые скриншоты, рассуждает о видимых состояниях и генерирует структурированные команды клавиатуры и мыши для нативного взаимодействия с рабочим столом.
Команда Tencent HY Frontier Multimodal Agent Team выпустила UI-Mate-9B, базовый агент с открытым весом для управления графическим интерфейсом, предназначенный для выполнения долгосрочных задач в приложениях и операционных системах. Модель анализирует живые скриншоты, рассуждает о видимых состояниях и генерирует структурированные команды клавиатуры и мыши для взаимодействия с нативным рабочим столом.
Tencent выпустила EVIE-Preview-4.5B, передовую многоязычную модель поиска по визуальным документам (VDR), созданную на базе Qwen3.5-4B. Модель использует позднее взаимодействие в стиле ColBERT с нативными многовекторными токенизированными эмбеддингами размерности 128 для достижения высоких результатов на бенчмарках ViDoRe.
Исследователи разработали MiLMMT-46-v1.0, модель многоязычного машинного перевода, которая применяет постобучение без эталона к открытым большим языковым моделям. Команда использует Group Relative Policy Optimization (GRPO) с наградой, основанной на двух моделях оценки качества без эталона, управляемых идентификацией языка.
Исследователи выпустили MiLMMT-46-v1.0, открытую большую языковую модель для многоязычного машинного перевода, использующую обучение после тренировки без эталонов. Начиная с дообученной в режиме обучения с учителем версии MiLMMT-46-v0.1, команда применила групповую относительную оптимизацию политики (GRPO) с наградой, основанной на двух моделях оценки качества без эталонов, управляемых идентификацией языка.
Tencent открыла исходный код AngelSpec, нативной для torch обучающей платформы, которая поддерживает как авторегрессионное многошаговое предсказание (MTP), так и черновики семейства DFlash для моделей Hy3. Система рассматривает гетерогенность рабочих нагрузок как основное проектное ограничение, позволяя ей специализировать структуру, обучающие данные и глубину верификации в зависимости от конкретных сценариев использования.