> 在 DeepSeek-R1 发布一周年之际，其 GitHub 代码库中泄露的“MODEL1”标识符引发业界关注。线索显示，这款可能命名为 V4 的新旗舰模型对底层架构进行了重大重构，预计将于今年2月中旬发布，重点强化代码生成与计算效率。

## 代码库泄露的新旗舰代号

就在 DeepSeek-R1 发布一周年的敏感节点，敏锐的开发者们在 DeepSeek 的官方 GitHub 仓库中捕捉到了下一代旗舰模型的蛛丝马迹。据 _The Information_ 爆料及社区挖掘，DeepSeek 更新的 FlashMLA 代码库中，多达 28 处引用了一个名为“MODEL1”的神秘标识符。

代码逻辑的上下文暗示，“MODEL1”并非现有 DeepSeek-V3.2（V32）的简单迭代，而是一个全新的独立架构。这一发现迅速点燃了技术社区的热情，外界普遍猜测这极有可能就是备受期待的 DeepSeek V4。根据目前的开发进度与爆料信息，这款新模型最快有望在今年2月中旬，即农历新年期间正式亮相。

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 <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 底层架构的差异化重构

深入分析泄露的代码片段可以发现，“MODEL1”在技术底层进行了针对性的重构。与前代模型相比，新架构在关键的键值（KV）缓存布局、稀疏性处理机制以及 FP8 数据格式的解码支持上均有显著差异。

这些技术细节的调整指向了极为明确的优化目标：内存占用优化与计算效率提升。这意味着新模型在处理大规模上下文或高并发请求时，将展现出更强的性能优势。特别是在代码生成这一计算密集型任务上，底层架构的革新往往能带来推理速度与生成质量的双重飞跃。

## 记忆模块与发布窗口

除了代码库中直接暴露的线索，DeepSeek 团队近期发表的学术成果也为新模型的功能提供了想象空间。关于“优化残差连接（mHC）”以及受生物学启发的“AI 记忆模块（Engram）”等研究论文，被业界视为新旗舰的技术储备。

如果这些具备长期记忆与高效信息提取能力的新技术被整合进“MODEL1”，那么即将发布的 DeepSeek V4 很可能在处理长文本逻辑连贯性和复杂项目级代码生成方面，树立新的行业标杆。

DeepSeek下一代旗舰线索曝光 代码库暗藏架构重构玄机

> 智谱 AI 正式开源基于华为昇腾底座训练的新一代图像生成模型 GLM-Image。作为首个在国产芯片上完成全流程训练的 SOTA 多模态模型，它凭借创新的混合架构在汉字生成与复杂指令理解上取得了突破性进展。

## 国产全栈算力的里程碑验证

GLM-Image 的发布不仅仅是一个新模型的诞生，更是国产算力生态的一次重要“阅兵”。该模型完全基于华为昇腾 Atlas 800T A2 设备与昇思 MindSpore 框架完成，涵盖了从数据预处理到大规模训练的每一个环节。

这一成果有力地打破了业界对国产芯片无法训练顶尖（SOTA）模型的质疑，验证了国产软硬件全栈技术在处理大规模、高复杂度 AI 任务时的成熟度与可靠性。对于依赖外部算力的中国 AI 产业而言，这是一剂强有力的强心针。

## 混合架构解决绘画痛点

在技术架构上，GLM-Image 采用了“自回归 + 扩散解码器”的创新混合设计。这种架构巧妙地结合了语言模型对语义的深刻理解与扩散模型的高质量生成能力。

这一融合使得模型在处理“知识密集型”任务时表现尤为出色。它能够精准理解全局指令并刻画局部细节，有效解决了长期困扰 AI 绘画领域的难题，如海报排版中的文字一致性、PPT 制作的结构逻辑以及复杂科普图的精准生成。在多项权威评测榜单中，GLM-Image 均位列开源模型首位，尤其在极具挑战性的汉字生成任务上，展现了断层式的领先优势。

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## 高性价比普惠创作者

为了推动技术的规模化应用，GLM-Image 已在 GitHub 和 Hugging Face 全面开源。除了技术上的开放，智谱在商业化路径上也极具诚意。其 API 调用价格低至每张图 0.1 元，且模型原生支持 1024 到 2048 尺寸的任意比例自适应生成。

这种低门槛、高灵活性的策略，旨在让更多的开发者与创作者能够利用高端生成式 AI 技术。智谱方面还透露，未来将推出经过速度优化的新版本，进一步提升商用性价比，加速国产认知型生成技术在各行各业的普及。

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智谱联合华为开源 GLM-Image 国产算力训出 SOTA 级文生图模型

> 随着生成式AI竞争重心从算法转向算力，Meta正式启动“Meta Compute”基建计划，将在未来十年内部署吉瓦级专用能源与算力设施，旨在构建端到端自主可控的基础设施生态。

## 从算法竞赛到能源军备赛

在生成式AI竞赛已从算法比拼转向算力军备的今天，Meta正以空前力度押注基础设施。继去年承诺“AI基础设施将成为核心竞争优势”后，公司于近日正式启动名为“Meta Compute”的全球性AI基建计划。CEO马克·扎克伯格在Threads上宣布，Meta将在本十年内建设数十吉瓦（GW）的专用能源与算力设施，并着眼长远布局数百吉瓦甚至更高规模的基础设施体系。

作为参照，1吉瓦电力足以支撑约75万户美国家庭用电。而据行业预测，美国AI数据中心总功耗将从当前约5吉瓦飙升至2030年代的50吉瓦。Meta此举意味着其将直接参与这场史无前例的能源与算力争夺战，把电力、芯片、数据中心和网络架构全部纳入战略版图。

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 <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 铁三角掌舵 确保宏大工程落地

为确保这一宏大工程落地，扎克伯格亲自任命三位核心高管组成“铁三角”

* **技术统筹** Santosh Janardhan（Meta全球基础设施负责人）将主导技术架构、自研芯片（硅计划）、软件栈及全球数据中心与网络的建设与运营。
* **战略规划** Daniel Gross（前Safe Superintelligence联合创始人，2024年加入Meta）负责长期产能战略、供应链合作、行业分析与商业建模。
* **政策协同** Dina Powell McCormick（前政府高官，现任Meta总裁兼副董事长）则专责与各国政府协调，推动基础设施的政策支持、投资与融资。

## 构建自主可控的算力主权

这一布局清晰表明，Meta不再满足于租用云服务或依赖外部供应商，而是要构建端到端自主可控的AI基础设施生态。此举也呼应了行业趋势 微软正密集绑定AI基建伙伴，谷歌母公司Alphabet则于2025年12月收购数据中心公司Intersect，科技巨头纷纷将“算力主权”视为未来十年竞争的命脉。

随着Meta Compute计划的启动，AI竞赛的战场已从实验室延伸至电厂、芯片厂和政府谈判桌。谁掌控了能源与算力的底层命脉，谁就可能定义下一代AI的形态与边界。

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Meta启动全球算力基建计划 扎克伯格押注能源与芯片自主权

> 游戏人工智能领域迎来突破性进展，NVIDIA与斯坦福大学联合发布通用智能体NitroGen。该模型通过在超1000款游戏中累计4万小时的训练，打破了传统AI“专游专练”的局限，展现出惊人的跨场景泛化能力。研究团队同步宣布完全开源相关数据集与模型权重，意在加速全球通用智能研究进程。

## 通用智能体 终结“一游一练”时代

长期以来，游戏AI研发面临的主要瓶颈是通用性缺失，强化学习模型通常需要针对特定游戏环境从头训练。NitroGen的问世改变了这一格局，其核心竞争力在于极强的环境适应性。

通过在涵盖平台跳跃、即时战略、射击竞技、解谜及模拟经营等全品类游戏环境中的高强度学习，NitroGen掌握了底层的感知、决策与操作逻辑。实验数据表明，即便面对从未见过的全新游戏，该模型也能迅速调用已有经验，快速达到人类玩家的可玩水平，实现了从“专用专家”到“全能玩家”的跨越。

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## 数据开源 构筑科研基础设施

NitroGen的成功离不开高质量数据的支撑。为了推动行业共同进步，研究团队发布了名为GameVerse-1K的庞大通过数据集。该数据集包含了超过1000款商业及开源游戏的完整交互记录，汇总了人类玩家与AI长达4万小时的对战影像。

更为关键的是，每一帧画面都与其对应的操作指令、奖励反馈及状态元数据进行了毫秒级的精准对齐。目前，所有代码、模型权重及数据资源均已上传至GitHub与Hugging Face，向全球开发者和研究机构免费开放，支持非商业性质的学术探索。

## 技术突破 纯视觉方案迈向AGI

在技术架构上，NitroGen采用了极具前瞻性的纯视觉输入方案（Pixel-only）。它不依赖游戏内部API或底层状态代码，而是像人类一样通过“看”屏幕来玩游戏。同时，团队设计了统一的动作抽象层，将键盘、手柄、触屏等复杂的输入方式映射为标准化的动作空间。

AIbase观点指出，游戏作为高维、动态的复杂模拟环境，是训练通用人工智能（AGI）的最佳试验场。NitroGen所验证的“大规模预训练+快速迁移”范式，其应用前景远超娱乐领域，未来有望直接迁移至机器人控制、自动驾驶及工业仿真等物理世界场景。

英伟达联手斯坦福开源通用游戏AI NitroGen打破单一模型桎梏

>导语
英伟达推出基于OpenVision的通用游戏智能体NitroGen，该模型通过分析YouTube和Twitch上超过4万小时带控制器图层的游戏视频，学会了跨不同游戏类型的操作逻辑。测试显示，其在陌生环境中的表现比传统模型高出52%，相关代码与数据已全部开源。

## 从视频旁观者到全能操作者

为了让NitroGen掌握复杂的操控逻辑，研究团队挖掘了一个此前被学术界忽视的数据宝库 YouTube和Twitch上带有控制器叠加层的游戏视频。

通过分析1000多款游戏、总计超过4万小时的玩家录像，NitroGen学会了如何根据视觉反馈直接生成操作指令。AIbase了解到，研究人员利用模板匹配和微调后的SegFormer模型，精准地从海量视频中提取出了玩家的实时按键输入数据，实现了从“看”到“玩”的进化。

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## 跨平台适应力与卓越性能

在技术架构上，NitroGen深度集成了英伟达此前发布的GR00T N1.5机器人模型，这赋予了它强大的跨平台适应能力。测试数据显示，无论是动作角色扮演、平台跳跃还是Roguelike等风格迥异的游戏，它都能轻松驾驭。

即使被置于完全陌生、未曾见过的游戏环境中，它的表现也比从头训练的模型成功率高出52%。这一结果充分证明了机器人基础模型在虚拟环境中的通用性，不再局限于单一任务。

## 全面开源推动行业发展

目前，这支由英伟达、斯坦福及加州理工学院等顶尖学术机构组成的联合研究团队，已正式将该项目的论文、代码及相关数据集开源。这一举措旨在为全球AI社区在具身智能和通用代理领域的进一步探索提供重要基石。

英伟达发布通用智能体NitroGen 4万小时游戏视频训练出的全能玩家

> 阿里通义千问凭借门控注意力机制拿下NeurIPS 2025中国唯一最佳论文，同门Z-Image模型首日下载量惊人；快手开源新一代多模态旗舰模型；Meta推出能“看透”AI思考过程的白盒验证器，昆仑万维升级AI音乐创作平台。



## 阿里通义千问斩获NeurIPS 2025最佳论文 门控注意力机制成关键

阿里巴巴通义千问团队在人工智能顶级会议 NeurIPS 2025 上取得了里程碑式的成就。其团队发表的论文《Attention Gating Makes Better Foundation Models》在激烈的竞争中脱颖而出，荣获最佳论文奖。值得一提的是，这是本届大会中唯一获奖的中国研究成果。

该论文的核心贡献在于提出了一种创新的“滑动门”机制。这项技术能够显著提升基础模型的效率与性能，使得小型模型在处理复杂任务时，其表现竟能比肩甚至超越大型的混合专家（MoE）模型。这一突破不仅证明了中国在AI基础理论研究领域的实力，也为未来构建更高效、更低成本的大模型指明了新的方向。

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## 阿里Z-Image首日下载破50万 6亿参数挑战大模型画质

阿里通义在图像生成领域同样动作频频，新发布的生图模型 Z-Image 引发了社区的强烈关注。尽管该模型的参数量仅为 6 亿，属于轻量级选手，但其在细节还原度、画面构图能力上却表现出了惊人的实力，足以媲美许多大型模型。

凭借这种“小而美”的特性，Z-Image 发布首日便登顶 Hugging Face 趋势榜，单日下载量突破 50 万次。与此同时，团队还推出了优化版 Z-Image-Turbo，进一步大幅提升了生成效率，为开发者和个人用户提供了兼具高质量与高速度的创作工具。

## 快手开源旗舰模型Keye-VL 多模态推理能力迎新突破

快手在多模态大模型领域再次亮剑，正式发布并开源了其新一代旗舰模型 Keye-VL-671B-A37B。这款模型在参数规模和技术架构上都进行了深度优化，旨在解决更复杂的实际应用问题。

在公开的测试基准中，Keye-VL 展现了强劲的综合实力。特别是在视觉理解、复杂的视频内容分析以及数学推理任务中，该模型的表现尤为出色。此次开源不仅展示了快手深厚的技术储备，也为开源社区提供了强大的多模态研究底座。

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## Meta甩出白盒手术刀 CoT-Verifier精准定位AI推理盲区

Meta AI 实验室针对大模型推理过程中的“黑盒”难题，发布了一款基于 Llama 3.1 8B 构建的 CoT-Verifier 模型。这不仅仅是一个简单的验证工具，更像是一把精准的“白盒手术刀”。

该模型利用独特的 TopK 转码器机制，能够深入分析 AI 在链式思维（Chain-of-Thought）推理过程中的每一步。它通过生成“电路轨迹”归因图，有效识别并定位推理链条中的具体错误点。与传统仅验证最终输出结果的方法相比，CoT-Verifier 实现了对推理过程的白盒化监控，极大地提高了开发者修正模型逻辑错误的效率。

## 昆仑万维发布Mureka V7.6与O2模型 AI音乐创作再进阶

昆仑万维持续深耕 AI 音乐赛道，正式推出了 Mureka V7.6 版本及全新的 O2 人工智能音乐创作模型。此次更新重点在于优化用户的使用体验以及提升音乐生成的专业度和创新性。

数据显示，该平台展现出了强大的全球影响力。自今年 3 月底以来，用户数量增长了近 700 万，覆盖全球 100 多个国家。新模型的发布预计将进一步降低音乐创作门槛，让更多用户体验到高质量 AI 音乐生成的乐趣。

每日AI资讯1129：阿里通义斩获NeurIPS最佳论文 Meta开源白盒纠错工具

> 导语：今日AI界风起云涌，谷歌DeepMind连发两款AI机器人系统，让机器人拥有了“思考”和处理复杂家务的能力。同时，GitHub Copilot CLI的公测预示着AI将深度融入开发者工作流，而OpenAI的GPT-5基准测试则揭示了其正逼近人类专家的水平。从数据隐私到内容授权，AI技术的应用边界与商业模式正在被重新定义。

## 谷歌AI化身家务好帮手 DeepMind新模型让机器人学会洗衣服

谷歌DeepMind发布了一款创新的机器人AI模型，它通过先进的深度学习和视觉识别技术，能够高效地识别衣物的颜色、材质及款式。这一突破显著提升了机器人的通用推理和家务处理能力，尤其在衣物分类方面表现出色，旨在将人们从耗时的家庭洗衣分类工作中解放出来，加速智能机器人融入日常生活的步伐。

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## 告别编辑器切换 GitHub Copilot CLI让AI进驻终端

GitHub Copilot CLI已正式进入公测阶段，这款工具将强大的AI编程助手直接引入到开发者的命令行界面中。它能够优化整个终端操作体验，全面支持代码编写、调试、重构与版本发布等流程。作为一个全能的AI代理，它能深刻理解代码上下文和GitHub生态系统，实现与本地开发的无缝同步，从而极大地提升了开发者在终端的工作效率。

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## 机器人学会“思考” 谷歌发布双AI机器人系统

谷歌DeepMind推出了Gemini Robotics项目，通过创新的协同模型，首次赋予了机器人在行动前进行“思考”的能力。该系统将生成式AI技术应用于动作指令的输出，彻底打破了传统机器人只能执行固定任务的局限。这项革命性的进展有望为机器人技术的发展开辟全新的道路，让机器人能应对更复杂的现实世界场景。

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## 滴滴AI助手“小滴”开启公测 智能规划出行方案

滴滴出行正式启动了其AI出行助手“小滴”的Beta v0.8版本公测。用户只需升级滴滴App，通过“AI叫车”功能并输入指定口令码即可体验。该助手能够智能理解用户的口语化需求，并结合实时路况与偏好，提供最多三个定制化的用车方案。它支持语音和文字双重交互，操作流程极为便捷。

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## GPT-5能力逼近人类专家 OpenAI最新基准测试揭示潜力

根据OpenAI发布的最新GDPval基准测试结果，GPT-5和Claude Opus 4.1在多个行业领域的专业能力已能媲美人类专家。尽管测试结果令人振奋，但报告同时指出，这些模型目前尚不具备立即完全取代人类工作的能力。企业高管们普遍对AI的巨大潜力表示乐观，但承认其实际落地应用仍需要时间来逐步推进。

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## 蚂蚁数科发布新隐私保护AI算法 推理速度提升超百倍

蚂蚁数科成功开发出名为Gibbon的全新框架，通过创新的安全机制，有效解决了跨机构联合建模中长期存在的“数据隐私保护”与“计算效率”难以兼顾的行业难题。该技术方案已获得ACM CCS和IEEE TDSC等国际顶尖学术会议的收录，标志着其在隐私计算领域的先进性和高度实用性获得了权威认可。

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## DeepSeek V3.1终结版发布 修复漏洞迎接V4新架构

DeepSeek近期发布了V3.1-Terminus版本，此版本的核心目标是大幅提升模型的稳定性。通过优化语言处理机制，新版本成功解决了此前存在的“极你太美”等异常及不当回复的顽固问题。这次更新被视为V3系列产品线的收官之作，预示着公司产品战略的重大转折，技术团队的重心将全面转向即将到来的V4新架构。

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## 谷歌推出数据公用MCP服务器 助力AI代理获取可靠数据

为了让AI代理能够更高效地获取和使用公开数据，谷歌推出了一款专用的MCP服务器。该服务器旨在帮助AI代理高效访问公开数据集，从而显著减少错误回答的概率，并提供可追溯来源的答案。它通过标准化的访问方式简化了数据使用流程，为开发更可靠的数据驱动型应用提供了坚实的基础。

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## Spotify重拳出击AI音乐乱象 推出行业标准标识系统

为应对AI音乐带来的版权和真实性挑战，Spotify更新了其AI音乐政策。新政策强制要求所有AI生成内容必须使用DDEX标准进行标记，并严厉禁止未经授权的语音克隆行为。此外，平台还将推出垃圾内容过滤器，并要求合作伙伴提交标准化的AI信息，以提高内容透明度，净化平台环境。

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## Databricks与OpenAI达成1亿美元合作 推动AI集成新篇章

数据分析巨头Databricks与OpenAI达成了一项价值1亿美元的长期合作协议。根据协议，OpenAI的先进模型将被原生集成到Databricks的数据智能平台中。此次合作预计将惠及超过两万家企业客户，显著提升它们在数据处理、高级分析及AI应用开发方面的能力，为数据分析和机器学习的发展注入新的动力。

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## AI付费元年或将开启 微软PCM定义内容交易新模式

微软最新推出的“新闻内容许可计划”（News Content licensing program）可能将定义下一代AI与内容创作的商业关系。该计划允许其AI产品（如Copilot）在合法使用出版商内容的同时，向内容创作者支付持续的费用补偿。这标志着AI从单纯的数据抓取向付费授权模式转变，可能开启一个全新的“AI付费”时代。

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## XTransfer发布自研外贸金融大模型TradePilot 2.0

时隔一年，XTransfer正式推出了其自研外贸金融大模型TradePilot的2.0版本。新版本在技术架构上进行了全面升级，旨在进一步提升其在跨境贸易金融服务领域的智能化和自动化能力，为用户提供更精准、高效的金融解决方案。

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## Agent加代码 打开AI开发新范式

当前，企业级AI正在经历一场深刻的变革，从过去“外挂式”优化局部业务的单点工具，转向与业务流程更深层次的整合。这种“Agent+Code”的新范式旨在解决目前企业中普遍存在的工作流程割裂、数据协同困难以及智能应用落地难等核心瓶颈，推动AI在企业内部发挥更大的价值。

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每日AI资讯0927：谷歌机器人技术迎新突破，AI付费时代或将来临

> 今日AI界风起云涌：清华与东北大学联手推出UltraRAG 2.0，以50行代码简化RAG系统构建；Perplexity对Chrome的收购意向撼动浏览器市场格局。腾讯连发两款开源神器，单图生成3D世界的HunyuanWorld-Voyager与开箱即用的Youtu-Agent框架。谷歌、即梦AI、通义实验室、微软等巨头也纷纷亮剑，从网页内容理解、多模型服务到智能体开发框架，技术革新正以前所未有的速度，重塑我们的数字生活与开发范式。

## 清华联手东北大学发布UltraRAG 2.0：50行代码定义RAG新范式

清华大学与东北大学等机构联合发布了UltraRAG 2.0框架，它基于创新的模型上下文协议（MCP）架构，允许开发者通过简单的YAML文件来配置和构建复杂的检索增强生成（RAG）系统。该框架支持串行、循环、条件分支等多种逻辑，极大地降低了高性能RAG应用的开发门槛，让复杂的AI系统搭建变得前所未有的简单。

![插图：代码流与神经网络的抽象结合](https://static.downly.cn/images/71866b30d3bd8cb39ead10556f95a395.png)
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## AI浏览器战争升级 Perplexity欲收购Chrome

AI搜索公司Perplexity对谷歌Chrome浏览器提出高达345亿美元的收购报价，此举震惊业界，标志着AI对传统浏览器市场的颠覆性冲击正式拉开序幕。与此同时，Anthropic公司也推出了针对Chrome的Claude扩展，AI与浏览器的深度融合已成大势所趋，一场围绕下一代智能浏览体验的战争已然爆发。

![插图：两个科技巨头的Logo在浏览器窗口中对峙](https://static.downly.cn/images/a185998c7389e0d433c242b8a11a9cfb.png)
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## 腾讯再亮王牌 HunyuanWorld-Voyager实现单图生成3D世界

腾讯AI研究团队开源了其最新的研究成果HunyuanWorld-Voyager。这一模型堪称“神器”，仅需一张普通的2D图像，就能即时生成与之完全一致的3D点云世界。凭借其卓越的原生3D重建能力，在相机控制、内容对齐和3D一致性上表现出色，成功登顶WorldScore全球排行榜，为3D重建和图生3D领域带来了革命性突破。

![插图：一张风景照片悬浮在空中，下方延展出一个完整的、可供探索的3D立体世界]![image.png](https://static.downly.cn/images/8e0e6ffc6db2b93dfa1938d503f47f9d.png)
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## 人人都是开发者 腾讯优图开源Youtu-Agent智能体框架

腾讯优图实验室正式开源Youtu-Agent智能体框架，主打“开箱即用”的便捷理念。开发者无需进行复杂的模型训练，只需从GitHub上获取代码，通过编写简单的YAML配置文件来定义智能体的具体行为，便能迅速搭建并运行个性化的智能体应用，极大地降低了技术门槛。

![插图：一个即插即用的模块化机器人，用户可以轻松更换代表不同功能的模块](https://static.downly.cn/images/e6fa2a42972d2771714972f5728f325c.png)
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## 谷歌Gemini API添新翼 AI可“阅读”并理解整个网页

谷歌为其Gemini API增加了一项名为URL Context的全新功能。这项技术使得AI不再局限于抓取网页摘要或部分信息，而是能够像人类一样深入、完整地理解和解析整个网页的内容。这一重大进展意味着开发者可以构建出更精准、更智能的应用，实现对网络信息的深度利用。

![插图：一个AI大脑正在扫描一个网页，网页中的文字和图片转化为结构化的数据流](https://static.downly.cn/images/dca8e3de45333203759164411c551201.png)
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## 即梦AI模型全面开放API 提供一站式图像视频生成服务

即梦AI与火山引擎达成合作，将其旗下包括文生图、图生图、视频生成、数字人等在内的一系列先进AI模型，通过API的形式向企业级用户和开发者全面开放。此举旨在提供一个一站式的图像与视频生成解决方案，开发者可以轻松接入并利用这些经过市场验证的强大功能，创造高质量的视觉内容。

![插图：一条API数据流从一个服务器流向多个不同的终端设备，每个设备上都显示着由AI生成的不同风格的图像和视频](https://static.downly.cn/images/8f7698019e45a7460e2534eb9e4357f2.png)
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## Cherry Studio携手硅基流动 免费开放Qwen38B模型

为了提升用户体验，AI桌面客户端Cherry Studio宣布与硅基流动达成深度合作，向所有用户免费提供通义千问Qwen38B模型。该模型以其出色的推理能力、指令遵循和多语言支持而广受好评。此次合作将进一步丰富Cherry Studio的多模型生态，让跨平台用户能更便捷地享受到顶级AI模型的强大功能。

![插图：一个樱桃形状的工作室Logo与一个芯片Logo握手，背景是流畅运行在不同操作系统上的AI界面](https://static.downly.cn/images/3131fa6c37fb1c342cc9be32e62576d8.png)
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## 通义实验室发布AgentScope 1.0 打造一站式智能体开发平台

通义实验室正式推出新一代开源智能体开发框架AgentScope 1.0。该框架以开发者为核心，致力于解决多智能体从开发、构建到运行和管理的全生命周期难题。通过其三层技术架构（核心框架、Runtime和Studio），AgentScope 1.0为开发者提供了灵活且强大的解决方案，让构建安全、高效的智能体应用变得更加简单。

![插图：一个开发者在一个可视化的工作台上拖拽不同的智能体模块，构建出一个复杂的多智能体协作系统](https://static.downly.cn/images/c1287b323739b9d5ca266dcec2ca7d27.png)
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## 微软Copilot能力升级 免费用户也可多文件推理

微软宣布对其AI助手Copilot进行重要更新，免费向所有网页版和Windows 11版用户开放多文件分析功能。现在，用户可以一次性上传最多三个文件，让Copilot进行跨文档的理解和推理。这一此前仅限付费用户的功能将极大提升Copilot的实用性，例如可以同时分析简历和招聘启事，为求职者提供精准建议。

![插图：三份不同的文档被一只机械手同时送入一个Copilot大脑中进行分析和比较](https://static.downly.cn/images/baaf1ea28902e437966fb6921c6d1b56.png)
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## Google发布Nano Banana AI图像编辑进入“一句话”时代

Google旗下Gemini 2.5 Flash Image团队推出了革命性的AI图像引擎Nano Banana。这项新技术颠覆了传统的图像编辑流程，用户只需用一句话描述想要进行的修改，AI即可精准完成操作。这项功能的推出，极大地降低了图像处理的门槛，让专业级的图像编辑变得像日常对话一样简单便捷。

![插图：一个人对着麦克风说话，旁边屏幕上一张复杂的图片根据语音指令实时发生改变](https://static.downly.cn/images/2c672eaf942f6300b1fe1c0499d7f87d.png)
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