DeepSeek 公布多模态模型技术报告
DeepSeek发布了多模态大模型及技术报告,提出创新的“基于视觉原语的思考”框架。该框架将点、边界框等视觉元素作为推理的基本单元,旨在解决多模态模型在空间参照任务中存在的“参照鸿沟”核心问题,使模型能将抽象认知锚定到图像的具体坐标上。尽管模型规模紧凑且图像标记预算较低,其在多项挑战性计数和空间推理基准测试上的性能,可与GPT-5.4等前沿模型相媲美。

2026-10-27 — 2026-10-27
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DeepSeek发布了多模态大模型及技术报告,提出创新的“基于视觉原语的思考”框架。该框架将点、边界框等视觉元素作为推理的基本单元,旨在解决多模态模型在空间参照任务中存在的“参照鸿沟”核心问题,使模型能将抽象认知锚定到图像的具体坐标上。尽管模型规模紧凑且图像标记预算较低,其在多项挑战性计数和空间推理基准测试上的性能,可与GPT-5.4等前沿模型相媲美。
百度ERNIE 5.1 Preview模型正式上线。该模型采用更轻量高效的架构,在总参数量压缩至前代约1/3、激活参数量约1/2的同时,仅消耗可比模型约6%的预训练成本,实现了在其规模下的领先基础性能。根据@arena的Text Arena榜单,ERNIE 5.1 Preview在全球总排名第13位,并位列中国实验室第一。其在多个细分领域进入全球前十,特别是在法律与政府领域排名第一。百度预告将在2026年的Baidu Create大会上发布更多ERNIE模型更新。
SGLang团队(隶属于LMSYS Org)揭示了其旗舰指令模型实现快速、高效、大规模执行的关键在于可靠的基础设施与针对性优化。团队宣布对AntLingAGI发布的Ling-2.6-1T万亿参数模型提供Day-0支持。该模型采用快速思考方法,在保持质量的同时,成本可比同类模型降低约4倍,并在AIME26和SWE-bench基准测试中达到SOTA水平。它专为高级编码、复杂推理和大规模智能体工作流设计,具备万亿参数能力与即时模型延迟。团队正持续进行优化,以进一步提升性能。
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