全模态模型Qwen3.8-Omni-Flash发布
全模态模型Qwen3.8-Omni-Flash发布原生全模态模型Qwen3.8-Omni-Flash正式上线千问AI平台,支持文本、图像、音频、视频输入及1M长上下文,在30项评测中平均得分较上一代Qwen3.5-Omni-Plus提升超26%,在音视频Agent、剪辑、创作等场景效果显著,API每小时音频输入价格降幅超98%。
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原生全模态模型Qwen3.8-Omni-Flash正式上线千问AI平台,支持文本、图像、音频、视频输入及1M长上下文,在30项评测中平均得分较上一代Qwen3.5-Omni-Plus提升超26%,在音视频Agent、剪辑、创作等场景效果显著,API每小时音频输入价格降幅超98%。
SimpleMemVLA由面壁智能联合华中科技大学等机构提出,将带时间戳的原生视觉历史直接作为机器人记忆上下文,在四项记忆基准取得SOTA并涌现视觉上下文学习能力,同时通过流式推理优化将60秒历史决策延迟从1.02秒降至0.68秒。
WPS Comate把企业几十年积累的文档、数据和经验沉淀为AI可调用的上下文,已在中船动力、黄埔文冲、奇瑞等制造企业落地,推动企业AI竞争从模型选型转向上下文工程。
用户在Code Arena的battle模式中发现疑似Gemini 4 Pro新检查点(内部代号argon)伪装为gemini-3.8-flash进行盲测,据爆料其支持256K最大输出和2M上下文窗口,原定9月发布的Gemini 4 Pro已因预训练问题推迟至10月。
理解生成统一模型(Unified Multimodal Models, UMMs)正在成为多模态模型的重要发展方向。相比传统的理解模型 + 生成模型,UMM 希望在同一个模型中同时完成视觉理解和图像生成,让文本和图像能够在统一上下文中被理解、推理和生成。
Kimi于9月11日上线K2.8 Preview模型,综合性能接近旗舰K3并将1M上下文开放至全部会员档位,作为低成本主力模型承接月之暗面快速增长的商业化需求。
Kimi K2.8 Preview 编程模型全量上线 Kimi Code,支持 1M 超长上下文并向所有会员档位开放,综合性能接近 K3,默认采用 Max 思考档位,编码和智能体能力较 K2.7 Code 有所提升。
蚂蚁灵波开源的流式3D重建模型LingBot-Map凭借几何上下文注意力机制在GitHub获16.9K Stars后,其论文入选ECCV 2026 Oral,全球开发者围绕该项目完成Apple Silicon桌面前端、RTX 4060低显存适配及Ray-Ban Meta智能眼镜采集等多种二次开发。
2020年,GPT-3靠“看几个示例就会新任务”震动了NLP界;六年后的今天,同样的故事正在具身智能领域上演。
OpenClaw 2.0(v2026.8.1)对比前代v2026.7.1-2的实测显示,新版将LLM请求次数减少38%、工具调用减少35%且未触发上下文压缩,把开源Agent从个人工具推向可长期托管、可协作复盘的工作系统,但命令行安装和工程门槛依然较高,更适合团队受控环境测试。