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马斯克都惊呼太强！阿里Qwen3.5又一波端侧小模型发布

上周阿里发布Qwen3.5中等规模超强模型，现又推出端侧小模型，获马斯克称赞。其智能密度翻倍且原生多模态，各型号有Base版。不同参数模型性能出色，阿里布局完整生态链，开启智能化未来。

Moonshot AI升级后的Kimi K2.6是1万亿参数的视觉 - 语言模型，专为代码生成设计，性能与Qwen3.6 Max Preview等相当，略逊顶级闭源模型。其功能多，幻觉率低，模型权重可免费下载。

多模态大推理模型的幻觉常出现在生成转折词时，此时模型处于高熵关键节点，易脱离图像证据。研究者提出LEAD，高熵时保留候选推理方向，注入视觉锚点拉回证据，实验显示它能跨领域提升模型性能。

斯坦福联合中科大团队推出世界首个评估视觉语言模型物理推理能力的基准QuantiPhy，通过测试发现顶尖模型在数值计算上不如人类，还揭示模型推理靠记忆而非测量，为AI发展指明方向。

上海人工智能实验室 InternRobotics 团队推出空间智能视频基准 MMSI-Video-Bench，对主流多模态大模型进行评测。该基准题型全面、问题具挑战性，视频数据多样，能针对性测评。结果显示模型与人类差距显著，明确了能力瓶颈。

阿里升级实时语音识别大模型Fun-ASR-Realtime，首字延迟在百毫秒级别、识别准确率接近离线模型。在影视飓风100小时直播中表现出色，还支持16种方言和30种语言，离线模型Fun-ASR-Flash全球权威榜单排第一。

这是为whisper.cpp提供的Unity3D绑定库，能在本地设备高性能运行OpenAI Whisper自动语音识别模型推理。支持多语言识别与翻译，有不同大小模型，可本地运行，还介绍了使用方法。

普渡大学等研究者提出 DiDi-Instruct 后训练方法，可将扩散大语言模型推理加速 60 倍，超越传统 GPT 模型。该方法实现推理效率与效果双提升，为大语言模型落地提供新方案。

中科院、中山大学、北大团队针对高效微调模型合并难题，提出「方向鲁棒性」概念，揭示 PEFT 模块合并失败主因，给出 RobustMerge 解决方案，提升性能，成果开源。

全新的具身模型空间能力评估范式Theory of Space突破传统局限，考察模型在动态环境构建、修正和利用空间信念的能力。该论文被ICLR 2026接收，研究对前沿多模态大模型评测，揭示其空间认知能力边界。