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2天1k多星！BAGEL横空出世：字节跳动发布全球首个多模态全能AI，开启智能新纪元！

字节跳动推出开源多模态基础模型BAGEL，有70亿活跃参数。它在多模态理解排行榜超顶尖开源模型，文本到图像质量与SD3媲美，还具备世界建模等能力，文中介绍其方法、特性及使用说明。

文章从基础概念入手，借Python + MCP SDK + 第三方授权示例，解析企业级MCP Server接入OAuth授权服务器全流程，包含OAuth 2.0概念、MCP支持架构、Google OAuth2.0认证实战及与其他安全方案配合。

英伟达研究者提出新混合架构语言模型 Jet - Nemotron，在达 SOTA 全注意力模型精度时效率卓越，2B 版性能超 Qwen3 等，H100 GPU 上生成吞吐量最高加速 53.6 倍，基于 PostNAS 和 JetBlock 两大创新。

作者给 Claude Code 加装 MiniMax M2.5 模型，测试其编程、上下文记忆等能力。M2.5 在多方面表现出色，能高效完成各类开发任务，还具备良好的中文处理能力，性价比高。

作者体验Minimax新推出的音乐模型Music 2.5，称其真实感强，中文无敌，咬字清晰，能唱维语等多语言。搭配粉丝开发的小工具，可尝试多种曲风，价格实惠，但功能有待完善。

DeepSeek更新FlashMLA时曝光新模型MODEL1，从diff看它在MLA KV-Cache存储与访问方式上和V3/V3.2系列有3个本质差异，如物理排布更紧凑、引入‘extra’两段式cache、头维固定512×512。

近年来，多模态大模型在多种场景取得进展，但能否‘看懂图’存疑。西湖大学等团队提出评测基准ReasonMap，评估模型在地铁图理解中的能力，发现主流模型有瓶颈，闭源模型虽优但仍逊于人类。

扩散模型虽能生成逼真图像，但存在“奖励作弊”问题。港大赵恒爽团队提出 GDRO 后训练方法，引入组级奖励优化机制，提升模型表现、缓解作弊，还提高训练效率，有明显工程价值。

英伟达联合多机构推出TTT - E2E方法，在长文本处理上提速显著且性能不打折。它基于标准Transformer，将长文本建模转为「持续学习」任务，核心是上下文压缩，避免额外缓存，代码和论文已开源。

大模型退烧，小模型接棒。腾讯、阿里等大厂纷纷官宣小模型成果，英伟达、OpenAI 等也有相关动作。端侧模型赛道广阔，但技术含量不低，面壁智能在端侧模型探索上成果丰硕，其 MiniCPM 系列不断迭代，还在多领域落地。