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StepFun 发布面向智能体工作的新旗舰模型 Step 5 Preview，为稀疏 MoE 架构，总参数约 600B、每 token 激活约 27B，支持 1M token 上下文和文本、图像、视频输入，API 定价为每 1M 输入 token $1.00、输出 $2.70。

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阿里 Qwen 团队发布开源权重图像生成与编辑模型 Qwen-Image-2.1，视觉生成部分仅 7B 参数，团队称在其自建基准上超过多数闭源模型，独立基准尚待验证，可在 RTX 3090 等消费级 GPU 上运行。

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腾讯混元语音团队联合多所高校发布 Gander 模型，用"小脑"负责实时对话、可替换的"大脑"处理后台智能体任务（测试中用 GPT-5.6 家族模型），可同时处理语音、图像和文本并随时被打断。

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阶跃星辰（StepFun）发布旗舰模型 Step 5 Preview，主打智能体工作，采用稀疏 MoE 架构，总参数 600B、每 token 激活 27B，支持 1M token 上下文窗口和视觉输入。

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Qwen 开源 Qwen-Image-2.1，在单一模型中统一文生图与图像编辑，视觉生成组件仅 7B 参数，并原生支持透明图像的生成与编辑。模型支持最多 10 张参考图、圆圈涂画和独立掩码指定局部编辑，通过混合粒度注意力与 KV cache 复用提升推理效率，并改进了文字排版、人像光照和人物产品一致性。

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Qwen 团队开源 Qwen-Image-2.1 图像模型，将文生图与图像编辑统一在单一模型中，视觉生成组件仅 7B 参数，并原生支持生成和编辑透明图像。模型支持最多 10 张参考图、圆形/涂鸦/掩码指定局部编辑、人物与产品保真，并通过混合粒度注意力与 KV cache 复用提升推理效率，还改进了文字渲染与人像光照细节。

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阿里千问开源图像模型 Qwen-Image-2.1，将文生图与图像编辑整合在同一模型中，视觉生成部分仅 7B 参数，原生支持透明图像的生成与编辑。更新亮点包括轻量结构与推理优化、支持最多 10 张参考图的局部编辑与人像商品保真，以及文字排版和人物光影表现提升，模型已上架 GitHub、HuggingFace 和 ModelScope。

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Qwen 团队开源 Qwen-Image-2.1，将文生图与图像编辑统一到一个模型中，视觉生成组件仅 7B 参数，并原生支持生成和编辑透明图像。模型支持最多 10 张参考图、圆形/涂鸦/独立蒙版指定局部编辑，通过混合粒度注意力架构和 KV cache 复用提升推理效率，同时改进文字渲染、人像光照与人物产品保真度，并覆盖全景图、信息图和分镜等任务。

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通义千问（Qwen）发布实时同声传译模型Qwen3.8-LiveTranslate，采用新的Interleave架构，平均滞后（LAAL）从2.8秒降至2.3秒，约降低18%。

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阶跃星辰发布旗舰模型 Step 5 Preview，面向 AI 编程、软件工程、专业知识和金融场景，将于 10 月 15 日开源完整权重。

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中电信人工智能科技于 9 月 17 日发布星辰大模型 Xing4.0-29B-A4B，总参数 29B、激活参数 4B，据称是国内首个基于昇腾 Atlas 900 A3 SuperPoD 液冷超节点与昇思 MindSpore 框架完成训练的百亿参数大模型。

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阶跃星辰发布旗舰基座模型 Step 5 Preview，采用稀疏 MoE 架构，总参数量 600B、激活 27B，支持 100 万 Token 上下文和文本与视觉输入，在 Artificial Analysis Intelligence Index 得 44 分，居全球开源模型前三，单任务成本为 Claude Opus 5 的 1/8。

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Qwen 发布首个面向 AI 智能体的多模态模型 Qwen3.8-Omni-Flash，可联合处理音频和视频并自主使用工具，上下文窗口达 100 万 token。

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中国电信于 9 月 17 日发布并开源新一代星辰大模型 Xing4.0-29B-A4B，总参数量 29B、激活参数 4B，原生支持 256K 上下文、可扩展至 512K，官方称是国内首个基于国产算力与国产框架完成训练的百亿参数大模型。

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当地时间 9 月 18 日，SpaceXAI 发布 Grok Voice Transcribe 2.0 语音转文本模型，在价格不变的前提下错误率降低约一半。该模型基于 Grok Voice 底层音频基础模型构建，在 Artificial Analysis 全部 32 款流式模型中准确率居首；官方四个内部数据集评测均超越 1.0 版本。

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阿里千问发布同声传译大模型 Qwen3.8-LiveTranslate，基于 Hybrid MoE 的 Thinker-Talker 双模块设计，以 Interleave 架构重构实时同传，字均延迟（LAAL）从 2.8 秒降至 2.3 秒。

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阿里巴巴达摩院开源视觉语言模型 Damo Radar，可分析覆盖18个腹部器官的增强CT扫描，识别包括癌症在内的近150种腹部疾病。该模型用CT扫描配对临床报告训练，在近4万例真实检查中对146项临床发现取得平均 AUC 0.913；在26名放射科医生参与的对比研究中，平均准确率超过其中23人，医生借助模型将漏诊预防能力提高10%、耗时减少逾30%。

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Jina AI 发布端到端视觉文档解析模型 jina-ocr-v1，总参数 3.4B，每 token 激活约 570M，可将 PDF、扫描件、表格和发票一次转成 Markdown。

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OpenAI前研究员、RLHF共同发明人Almeida创办的TypeSafe AI发布基于transformer的新模型Jev，它不输出文本而是产生概率形式的校准决策。

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PrismML 发布 Ternary Bonsai 2 27B，将 Qwen3.8 27B 转为三值权重，模型仅 5.93 GB（FP16 为 53.80 GB），Apache 2.0 开源，官方称在 20 个基准上保留母模型 98.2% 的平均分，支持文本与图像输入和 262K token 上下文。

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xAI 发布 Grok Voice Transcribe 2.0，称其为目前最准确的转写模型之一，准确度是 1.0 的两倍且价格不变。

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Qwen 发布 Qwen3.8-LiveTranslate，采用 Interleave 架构与 Hybrid-MoE Thinker-Talker 设计重构实时同声传译，平均滞后（LAAL）从上一代的 2.8 秒降至 2.3 秒。

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阿里 Qwen 团队发布 Qwen3.8-Omni-Flash，称其为首款围绕智能体能力构建的全模态模型，接受文本、图像、音频和视频输入并返回文本，上下文窗口为 1M tokens。

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阿里达摩院与浙江大学医学院附属第一医院等机构研发的通用医疗影像 AI 模型 DAMO RADAR 登上《科学》并正式开源，面向腹部增强 CT 诊断，评估覆盖 146 种病症、18 个器官，近 4 万次真实世界检查中 AUC 达 0.913。

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PrismML 宣布推出三值量化版本的 Bonsai 2 27B，基础模型升级至 Qwen3.8 27B，以不到 1/9 的内存占用在综合基准测试中达到基础模型 98.2% 的分数，整体表现好于 Qwen3.6 27B。

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Qwen 团队发布原生全模态模型 Qwen3.8-Omni-Flash，支持文本、图像、音频、视频输入和 1M token 上下文窗口，在 29 项评测中平均分较 Qwen3.5-Omni-Plus 提升超过 25%，音频输入每小时价格下降超过 98%。

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智谱正式推出 GLM-5.3-FlashX，在 GLM-5.3-Flash 基础上加大对 Infra 侧投入与推理优化，速度最高 200 tokens/s，算力基于 10 万张国产芯片。该模型此前曾以 Ox Alpha 之名面向开发者，官方称其长期保持同尺寸最强智能水平并具备高性价比，API 已上线，Model Key：GLM-5.3-FlashX。

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