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vivo发布端侧多模态模型，只有3B可理解GUI界面，20项评测表现亮眼

vivo AI Lab发布端侧多模态模型BlueLM - 2.5 - 3B，融合文本与图文能力，支持长短思考模式切换。它在20余项评测中表现出色，参数量小，训练和推理成本低，有精巧结构、高效策略，还有高质量数据和高性能平台支撑。

面壁智能实现全球首例国产AI造AI，用AI编写预训练框架ForgeTrain，性能超英伟达Megatron，还训练出MiniCPM5 - 1B模型。该模型可作桌宠，小尺寸高智能，还能自定义人格，提供工具链。

香港多高校与字节跳动联合研发的DreamOmni2系统，实现图像编辑与生成领域SOTA。它用三步造出高质量数据，提出索引编码等方案，联合训练模型，实际效果超越部分商业模型，为AI创作带来新可能。

Subquadratic公司提出SubQ模型，核心是SSA亚二次稀疏注意力机制。该机制改变注意力计算分配，让模型真正读长文档。SubQ是首个有1200万token上下文窗口的前沿模型，成本低、速度快，有望革新大模型扩展路径。

北京理工大学和理想汽车等团队提出全新框架PhysGM，引入DPO实现端到端快速前馈推理，能1分钟内将单图生成为4D动态视频，在速度和评价指标上超越主流模型，相关工作被CVPR 2026接收且代码已开源。

大语言模型发展需海量高质量训练数据，传统人工标注困境重重，现有合成数据方法也有缺陷。Meta提出CoT - Self - Instruct，通过推理式自进化生成数据，实验证明其在多个任务上超越人类标注数据。

全球排名前十的 AI Lab，Agnes 宣布旗下核心全模态模型 API 无限期免费开放，包括文本、图片、视频。还新增百万 Token 上下文和 4K 图片生成功能。作者用其做了图片版番茄钟，官方也公开开发进度。

IDEA研究院团队用3B参数的Rex - Omni打破MLLM目标定位精度僵局。它统一视觉任务，结合坐标编码与强化学习，在多项检测基准超Grounding DINO等，解决定位和行为缺陷，为MLLM成下一代检测模型提供方案。

Jina AI发布2.4B参数量的视觉语言模型Jina - VLM，在多语言视觉问答任务达SOTA。它引入注意力池化，连接视觉与语言基座，处理问答等任务，对硬件要求低，多项测试表现优，还介绍架构、训练策略和上手方式。

新加坡国立大学等联合发布EgoTwin框架，首次实现第一视角视频与人体动作联合生成，攻克视角-动作对齐与因果耦合瓶颈。它基于扩散模型，通过三大创新设计解决难题，实验性能超基线。