Adobe Firefly Custom Models 公测来了:用你自己的 10–30 张作品训练一个“专属风格模型”,把风格/角色/摄影质感做成可复用的资产。
对品牌和内容创作团队来说,终于能实现风格一致性规模化了。从系列海报、角色IP到跨渠道素材,都能稳定产出。
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,从前端进化到了全栈 新Antigravity coding agent:更懂项目结构,能做更复杂的多步代码改动 内置了Google另一款产品Firebase:一键接数据库(Firestore)+ 登录(Auth),把后端补齐 支持外部库、Secrets Manager、跨设备续写、Next.js 等 这基本是在把“提示词 → 全栈应用”做成默认路径。

,目前支持接入飞书(Lark)和telegram https://www.anygen.io/home?invitation_code=988UYPTR1LAXGEI

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。
