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「双线实测」Qwen 3.6-Plus，Agentic Coding 已经这么能“扛活儿”了？
4月7日阿里云通义千问Qwen3.6-Plus上线，作者用两套真实复杂任务评估其智能体能力。结果显示它在复杂决策和编码任务表现出色，有工业级交付水准，但也有首字延迟等短板，且参数效率优势明显。
最强多模态模型也拿不到30分？DeepImageSearch定义相册搜索新范式，开启个人视觉记忆的深度搜索时代
人大窦志成教授团队联合OPPO研究院提出DeepImageSearch图像检索新范式，将其从“逐张语义匹配”推向“语料库级上下文推理”。团队构建评测基准DISBench，用ImageSeeker框架评测主流模型，结果显示最强模型单次完美解决查询比例不超三成。
Ilya的首个模型来了！
掌握内幕的草莓哥爆料，Ilya正构建以TTT为核心的小型推理引擎。他预见传统大模型的死穴，SSI将TTT概念落地，其引擎在数据效率等方面优势明显。SSI获投资，本月或发新模型。
Meta重返开源！30B本地Agent塞进24GB显存，LeCun火速力挺
Meta重返开源，推出开源模型Muse Glimmer，参数30B，经量化后一块24GB消费级显卡就能跑通，拥有完整Agent能力。Meta还预告Muse Spark 1.2开放权重版本将发布，扎克伯格称会恢复发布部分开放模型。
50FPS、成本打掉70%，魔芯MoWorld把世界模型带进产业时代
近期，魔芯科技联合浙江大学潘云鹤院士、华为等发布实时交互世界模型MoWorld，推理速度超50FPS，部署成本仅为同规模GPU方案的30%。它全链路优化，将用于多行业，魔芯也完成亿元美金融资。
英伟达新架构引爆全模态大模型革命，9B模型开源下载即破万
英伟达推出全模态大模型OmniVinci并开源，其90亿参数规模性能超同级别甚至更高级别模型，训练数据效率是对手6倍，能精准解析视频和音频，在多模态应用场景中表现卓越，下载量破万。
Qwen拿半成品刷下AIME'25满分，给别人留点面子吧……
开源之王Qwen的Qwen3“超大杯”推理版虽为早期预览版，仍在训练中，但已在AIME 25和HMMT25达100%准确率，超GPT - 5系列。该预览版可在Qwen Chat免费试用，API已上线阿里云。
Rex-Omni：用 3B 模型颠覆目标检测
长期目标检测依赖传统坐标回归模型，MLLMs方法存在不足。IDEA研究院提出30亿参数的Rex - Omni多模态大模型，在零样本测试中表现超现有回归模型，还具备丰富语言理解能力，有独特设计和训练流程。
斯坦福、英伟达和伯克利提出具身Test-Time Scaling Law
斯坦福、英伟达和伯克利团队提出具身Test - Time Scaling Law。研究发现推理时增加计算量可提升VLA模型性能，揭示动作误差与采样数量幂律关系，还探讨关键问题，给出方法，实验证明结合RoboMonkey能显著提升性能。
RLPT：腾讯混元在预训练数据上实现自主强化学习
腾讯混元团队发布RLPT，是在预训练数据上应用强化学习的方法，可突破大语言模型扩展瓶颈。它能让模型自主学习推理能力，无需人工标注，在Qwen3 - 4B - Base模型实验中性能显著提升。