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追踪 VLM、多模态 LLM、图像理解、视频理解、语音、多模态 Agent、模型能力评测与应用场景。
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多模态让 AI 从文本工具变成能理解真实世界输入的系统，是 Agent 和机器人能力的重要基础。
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Gemma 4 12B采用无编码器多模态架构，可在16GB显存设备上本地运行并原生支持音频输入。该模型通过移除独立视觉与音频编码器显著降低延迟，配合专用MTP模型提升推理速度，是首个支持macOS桌面端全离线交互的中型多模态模型。
入选理由：Gemma 4 12B移除独立编码器，视觉仅用35M参数嵌入层，音频直接线性投影至LLM输入空间
NVIDIA 推出 Cosmos 3，首个融合语言、视频、声音与动作的多模态统一模型，采用 Mixture of Transformer 架构，支持开源定制与边缘部署，已在多项物理AI基准测试中登顶。
入选理由：Cosmos 3 是首个整合语言/视频/声音/动作输入输出的 omni 模型，基于 Mixture of Transformer 架构。
OpenAI 推出三款实时语音模型，提升语音应用的智能化水平。
入选理由：GPT-Realtime-2 能处理复杂请求并自然延续对话。
全球首个医疗视频理解大模型uAI Nexus MedVLM开源，包含6k+精标测试集，覆盖多种手术场景，准确率远超通用大模型。
入选理由：uAI Nexus MedVLM在手术安全评估等任务中准确率达89.7%，是GPT-5.4的近5.5倍。
IBISAgent通过多步交互决策重新定义医学图像分割，解决了隐式token导致的推理退化问题，显著提升分割精度。
入选理由：将分割任务建模为多步马尔可夫决策过程，保留语言推理能力
商汤开源了全新架构模型SenseNova-U1，通过NEO-unify架构统一图像理解与生成，支持连续性图文创作和高密度信息图处理。
入选理由：SenseNova-U1以8B小尺寸实现GPT-Image-2级别的图像生成能力，尤其擅长信息图和文字密集排版。
OpenAI发布了三款新语音模型：GPT-Realtime-2、GPT-Realtime-Translate和GPT-Realtime-Whisper，显著提升了对话、翻译和实时转录能力。
入选理由：GPT-Realtime-2在Big Bench Audio智能测试上从81.4%提升到96.6%，支持更复杂的任务编排。
Gemma-4 12B 采用统一无编码器架构，图像与音频直连 LLM，可在 16GB 设备本地运行；性能接近 26B MOE 且内存不足其半，配套 Hermes 等 Agent 工具与 macOS Edge Gallery，采用 Apache 2.0 开源许可。
入选理由：图像与音频直接映射到 LLM，移除编码器以降延迟与内存。
Gemma 4 12B 是面向本机运行的统一、无编码器多模态模型，将视觉与音频直接接入 LLM，性能接近 26B MoE 但内存仅其一半，可在 16GB VRAM 紧凑设备上运行，支持离线语音处理与低延迟多步推理。
入选理由：Gemma 4 12B 性能接近 26B MoE，内存仅其一半，适合在 16GB VRAM 现代本机运行。
