Google 开源了 TranslateGemma 系列翻译模型,有4B、12B 和 27B 等参数可以选择。
TranslateGemma 模型支持 55 种语言手机部署,实现无延迟离线翻译。
更多动态
file creation and analysis ,让用户可以在聊天界面中生成 Excel 表格、PowerPoint 演示文稿、Word 文档和 PDF 文件。

Snap 搞了个 SnapGen++ 模型,参数只有 0.4B,可以在 iPhone 16 Pro Max 上生成 1024×1024 高清图,速度也很快,每张图只要 1.8 秒。

1.6T 总参、激活约 48B,原生多模态,主推长程智能体,全程国产算力训练。 图像量化成多级离散 token,Visual Coding 与 3D 受益。 大规模长程 RL,把失败轨迹转成可验证训练任务。 W4A4 推理,prefill 吞吐提升 43%。 官方自测介于 Claude-Opus-4.8 与 Opus-5 之间。

它不堆参数,堆"层数"。32 层解码器,中间 4–27 层同权重跑两遍 → 前向 56 层计算,只存 9B。 自测 BIRD-Dev 71.38、AutomationBench 13.72,超 Qwen3.5-27B;Terminal Bench依旧落后。
