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腾讯混元开源 4 个小尺寸模型，主打 Agent 和长文

8月4日，腾讯混元开源四款小尺寸模型，参数为0.5B、1.8B、4B、7B，消费级显卡可运行，适用于低功耗场景。模型具备推理快、性价比高特点，亮点是Agent和长文能力，已在腾讯多业务应用。

10月14日蚂蚁集团发布万亿参数思考模型Ring-1T，在多领域表现出色，推理能力直逼闭源巨头。此前已开源旗舰通用大模型Ling-1T。还介绍了训练技术创新，虽模型有不足，但开源夺冠证明‘思考力’可工程化。

智谱发布并开源仅9B大小的模型GLM-4.1V-9B-Thinking，在28项评测中拿下23个SOTA，成10B级别最佳VLM模型。它引入思维链推理机制，通过课程采样强化学习提升能力，还获10亿投资。

文章探讨AI如何像人一样思考与表达。早期自然语言处理受通用语法理论影响，但面对真实语言复杂性存在困难。人类经历第一次认知革命实现思维转变，AI也需足够大规模才能涌现复杂能力，“大”或是智能第一性原理。

商汤开源全新架构的理解生成统一模型SenseNova-U1，虽小尺寸版仅8B参数，却能复刻GPT - Image - 2的不少绝活，在多项指标上登顶开源模型榜首，推理速度逼近主流商用闭源模型。它具备连续性图文创作等能力，底层是NEO - unify架构。

这一周国产开源LLM集中爆发，GLM - 4.5、Qwen3的5连发、Step3等接连发布。GLM - 4.5是新一代开源SOTA模型；Qwen3各版本在不同能力上提升显著；Step3是多模态推理模型；腾讯还发布了混元3D世界模型1.0。

深度跃迁发布世界动作模型 DELE - w0.5，放弃基于视频生成模型的路线，训练时联合学习动作与未来世界表征，推理时移除该表征分支。在真机实验中表现超基线，具跨背景泛化能力，为世界模型提供新思路。

强化学习是提升大语言模型推理能力的核心技术之一，但现有基于组的策略优化方法面临 token 级重要性比率高方差问题。GRPO 和 GSPO 采用硬剪切有学习信号丢失等缺点。为此提出 SAPO，用平滑门控函数替代硬剪切，实验效果良好。

近日MIT研究者发现测试时训练在大模型应对复杂推理问题时，能分解任务提升回答准确率。8B的lemma3模型经此方法，在ARC和BBH数据集上性能显著提升，超Claude 3.5等。但该策略部署效率低。

港中文 MMLab 与美团联合提出 OneThinker 多模态统一推理模型，将多种视觉任务抽象为‘先推理、后作答’形式，通过多任务强化学习优化。实验显示其在多任务表现佳，为通用视觉推理模型提供参考。