阿里巴巴集團及合作夥伴推出MMR1：以更少的數據革新多模態推理！ MMR1引入了變異感知取樣（VAS）以穩定強化學習微調。解決不穩定的優化和稀缺的高質量數據問題。為社群釋出大量開放數據集（約160萬CoT，1.5萬RL QA）和模型（30億，70億，320億）。

Google 推出 EmbeddingGemma！ 這個輕量級的開放文本嵌入模型在 MTEB 上以僅 3 億個參數達到了 SOTA 性能。它的表現超過了兩倍於其大小的模型，非常適合快速、高效的設備端 AI 應用。

OpenBMB 發布 MiniCPM-V 4.5：一個高效的 MLLM 強者 這個 8B 參數模型實現了最先進的視覺推理，超越了 GPT-4o-latest 和更大的模型，展現出革命性的效率。 它的 3D-Resampler 能夠實現高幀率視頻理解和穩健的 OCR，即使在你的 iPad 上也能運行。