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超越GPT-5.2和Gemini-3-Pro！商汤多模态搜索、推理模型开源

商汤开源多模态自主推理模型SenseNova - MARS（8B/32B双版本），它通过强化学习整合工具，在多模态搜索与推理测试中超越Gemini - 3 - Pro与GPT - 5.2，还采用创新算法稳定训练，构建新基准评测。

多方消息显示GPT - 5.4已开启测试，多次意外曝光。它或有极限推理模式、翻倍上下文、长任务表现佳，甚至可能拥有永久记忆。OpenAI因对手紧逼，模型更新接近月更。

大型语言模型推理延迟高、开销大，推测解码可加速但依赖草稿与主模型一致性。佐治亚理工等团队提出 AdaSPEC 蒸馏法，过滤难学 token，提升草稿模型与目标模型对齐度，实验显示能提升接受率和推理速度。

中科院自动化所谭宇乔等研究跨规模大模型参数知识迁移（PKT）可行性。指出传统符号语言传递知识低效，LLM 模仿此范式也有局限。提出新 Pre - Align PKT 范式，实验分析 PKT 效果，揭示神经不兼容性致其失败。

近年来自回归训练方法成语言模型主流范式，但推理阶段计算开销大。苹果研究人员开发框架，让预训练自回归大模型多 token 预测，代码和数学任务推理加速达 5.35 倍，一般任务约 2.5 倍。

文章分享传统后台工程师技术栈和方法论如何迁移到AI系统，系统性拆解AI Infra的硬件、软件、训练和推理挑战，如硬件从CPU到GPU、软件依赖深度学习框架，还分析训练和推理面临的问题及解决办法。

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。

美团宣布开源高效推理模型 LongCat-Flash-Thinking，性能逼近 GPT5-Thinking，是国内首个结合多种推理能力的大语言模型。它采用新方法提升性能，已在多平台开源，API 平台免费开放，还兼容主流 API 格式。

多模态大语言模型（MLLMs）在真实世界视觉退化下性能崩溃，制约产业落地。港科大等团队开源的Robust - R1被AAAI 2026接收为Oral，提出显式结构化推理新范式，实现质量与鲁棒性双重突破。

面壁发布包含10个模型的MiniCPM4系列，其推理速度快。它有高效模型架构、学习算法、高质量训练数据和推理系统等创新点，还给出了MiniCPM4实战代码及启用InfLLM v2的参数设置。