在科技飞速发展的当下，AI 已成为推动各行业变革的核心力量。为助您紧跟 AI 发展浪潮，把握前沿动态，MIAOYUN 特别推出「每周 AI 新鲜事儿」，涵盖技术突破、新模型发布、研究报告等多个方面，一起来回顾本周发生的 AI 新鲜事儿吧！

AI 开源大模型

腾讯混元发布首款开源混合推理 MoE 模型「Hunyuan-A13B」

6 月 27 日，腾讯混元宣布开源首个混合推理 MoE 模型「Hunyuan-A13B」，总参数 80B，激活参数仅 13B，效果比肩同等架构领先开源模型，但是推理速度更快，性价比更高。Hunyuan-A13B 模型是腾讯内部应用和调用量最大的大语言模型之一，有超过 400+业务用于精调或者直接调用，日均请求超 1.3 亿。这是业界首个 13B 级别的 MoE 开源混合推理模型，可以根据需要选择思考模式（“快思考”或“慢思考”），对个人开发者较为友好，只需要 1 张中低端 GPU 卡即可部署。

参考：腾讯混元首款开源混合推理MoE模型发布，性能优异，激活参数仅13B

华为宣布开源盘古 7B 稠密和 72B 混合专家模型

6 月 30 日，华为正式宣布开源盘古 70 亿参数的稠密模型、盘古 Pro MoE 720 亿参数的混合专家模型和基于昇腾的模型推理技术。盘古 Pro MoE 利用 4000 颗昇腾 NPU 进行训练，其性能在多个基准测试中超过了 Qwen3-32B 等主流模型，单推理吞吐可达 1528 tokens/s。盘古 Embedded 7B 则引入了“快思考”和“慢思考”双系统，提升了推理效率，并在复杂问题上表现优于 Qwen3-8B。

参考：华为宣布开源盘古7B稠密和72B混合专家模型

百度开源文心 4.5 系列 10 款模型

6 月 30 日，百度开源文心 4.5 系列 10 款模型，涵盖了激活参数规模分别为 47B 和 3B 的混合专家（MoE）模型（最大的模型总参数量为 424B），以及 0.3B 的稠密参数模型，预训练权重和推理代码完全开源。针对 MoE 架构，百度提出了一种创新性的多模态异构模型结构，通过跨模态参数共享机制实现模态间知识融合，同时为各单一模态保留专用参数空间。文心 4.5 系列模型均使用飞桨深度学习框架进行高效训练、推理和部署。

参考：文心4.5系列模型，正式开源！

阿里国际 AI 发布 Ovis-U1 统一的多模态理解与生成模型

7 月 1 日，阿里巴巴国际团队推出统一的多模态理解与生成模型「Ovis-U1」，集成多模态理解、图文生成与图像编辑三大功能于一身。该模型仅 3 亿参数规模，却具备出色的跨模态对齐能力，能识别图像物体、手写公式、视频内容，并按指令生成商品图、修改图像或解析数学问题。Ovis-U1 采用 DeepSpeed 优化训练流程，代码与权重以 Apache2.0 协议开源，可在 Hugging Face 与 GitHub 自由下载。训练过程中加入合规性筛选机制，确保输出内容安全可靠。开发者可直接调用模型进行二次开发，大幅降低多模态项目开发成本。  

参考：完全开源！阿里国际发布：Ovis-U1 统一的多模态理解与生成模型

智谱发布并开源 GLM-4.1V-9B-Thinking 通用视觉语言模型

7 月 2 日，在智谱开放平台产业生态大会上，智谱宣布开源新一代通用视觉语言模型「GLM-4.1V-Thinking」，以推理能力为核心突破，刷新 10B 级别多模态模型性能上限。该模型通过引入“思维链推理机制（Chain-of-Thought Reasoning）”，显著提升复杂认知任务处理能力，支持图像、视频、文档等多模态输入形式。目前已在 HuggingFace 上线，并免费在智谱开放平台上线 GLM-4.1V-Thinking-Flash API。

参考：智谱新MaaS：10B级效果最好VLM上线，Agents应用空间也来了

百度发布自研视频生成模型 MuseSteamer 并上线「绘想」平台

7 月 2 日，在百度 AI DAY 开放日上，百度商业研发团队正式推出自研视频生成模型「MuseSteamer」，同时配套上线了 AI 视频创作平台「绘想」。MuseSteamer 是全球首个实现中英文音视频一体化生成的视频模型，支持 720p 到 1080p 分辨率的高质量视频生成。模型提供了 Turbo 版、Lite 版、Pro 版及全系列有声版模型矩阵，覆盖从普通创作者到专业影视机构的需求，其中 Turbo 版已上线绘想平台开启限时免费公测，支持 5s 的 720P 视频。

参考：百度商业视频生成模型MuseSteamer来了：音画一步到位，出厂自带bgm！

智源研究院发布 OmniGen 2 统一图像生成模型

7 月 3 日，北京智源人工智能研究院（BAAI）发布了统一图像生成模型「OmniGen 2」，一款主打文本生成图像、图像编辑与上下文创作的多模态模型。该模型采取了分离式架构解耦文本和图像，同时采用了 ViT 和 VAE 的双编码器策略。不同于其他工作，ViT 和 VAE 独立作用于 MLLM 和 Diffusion Transformer 中，提高图像一致性的同时保证原有的文字生成能力。

参考：OmniGen2重磅升级，统一图像生成再进化

技术突破

边缘智能时代的 MiniCPM-V 系列突破

7 月 1 日，由清华大学和面壁智能团队联合推出的「MiniCPM-V」系列高效端侧多模态大模型，在边缘设备上实现了多模态能力的突破。MiniCPM-V 仅依靠 8B 参数实现了多模态综合性能超越 GPT-4V、Gemini Pro 等万亿参数云端模型，并在 11 个权威基准测试中超越了多种领先模型。该系列包含 MiniCPM-V 1.0、2.0 和 Llama3-V 2.5，采用自适应视觉编码和其他创新技术，有效降低了计算和内存需求，使其可以在智能手机、平板等设备上高效运行。

参考：成果 | MiniCPM-V 系列高效端侧多模态大模型被 Nature 子刊录用

Sakana AI 推出新型推理时扩展算法，AI 模型协作性能提升 30%

7 月 1 日，日本 Sakana AI 公司推出了一种新型推理时扩展算法：自适应分支蒙特卡洛树搜索（AB-MCTS，Adaptive Branching Monte Carlo Tree Search）。该算法通过利用不同模型的特性，优化了解决复杂问题的能力，并通过动态选择最优模型来增强集体智能，实现了多个前沿 AI 模型（如 Gemini 2.5 Pro、o4-mini、DeepSeek-R1-0528）的协作，在 ARC-AGI-2 基准测试中提升了 30%的性能，目前已开源底层算法 TreeQuest 便于用户应用。

参考：“模型三巨头”协作性能飙升30%，Sakana AI提出新型推理时扩展算法，让模型间协作性能大幅提升

推荐系统生成与表征统一框架 RecFound，提升推荐模型性能

7 月 2 日消息，由上海交通大学与华为诺亚方舟实验室提出的「RecFound」框架，成功解决了推荐系统多任务学习中的知识冲突与收敛失衡问题，推动了生成式与表征式任务的统一研究。该框架采用任务化低秩专家混合（TMoLE）、步进式收敛导向样本调度器（S2Sched）和 TIES-Merging 模型融合技术，优化模型、数据与训练策略，提升了推荐模型的整体性能，是推荐基础模型领域的重要突破。

参考：RecFound：面向推荐系统的生成式表征学习统一框架

华为开源超大规模 MoE 模型推理框架 Omni-Infer

7 月 2 日消息，华为开源超大规模 MoE 模型推理框架「Omni-Infer」。该项目包括推理框架和推理加速套件，兼容 vLLM 等多种主流开源推理框架，优化了调度、负载均衡和资源分配。目前多家机构如北京智源研究院、上海人工智能实验室已接入合作。此外，该项目还进行专业开源社区建设，通过 PMC 和 SIG 两级机制实现透明决策。

参考：MoE那么大，几段代码就能稳稳推理 | 开源

DeepSWE 开源 AI Agent 登顶榜首

7 月 3 日，著名大模型训练平台 Together.ai 与 Agentica 联合推出开源 AI Agent 框架「DeepSWE」。DeepSWE 基于阿里开源 Qwen3-32B 模型，通过 rLLM 框架和改进版 GRPO++算法，在 64 个 H100 GPU 上历时 6 天进行强化学习训练，覆盖 4500 个真实软件工程任务（如代码修复、功能实现、构建测试等），通过稀疏奖励机制优化解决方案生成，在 SWE-Bench-Verified 测试中 Pass@1 准确率达 59%，性能居所有开源 Agent 框架榜首。

参考：RL缩放王炸！DeepSWE开源AI Agent登顶榜首，训练方法、权重大公开

AI 研究报告

Gartner 发布 2025 年中国人工智能十大趋势

6 月 27 日，Gartner 发布 2025 年中国人工智能（AI）十大趋势。Gartner 高级首席分析师费天祺表示：“中国在 AI 研发和部署方面取得了巨大进步，包括生成式人工智能（GenAI）技术，并且正凭借强大的设计、工程能力和日益完善的生态系统推动 AI 行业快速前进。中国的 AI 行业及相关生态系统涵盖了 IT 基础设施、数据、人才、安全和模型工程创新，在实现高效资源利用的前提下推动了大语言模型（LLM）及其他应用的快速发展。这些变化构成了今年中国 AI 十大趋势的核心主题。”

参考：Gartner 发布2025年中国人工智能十大趋势

国家标准 GB/T 45654—2025《网络安全技术 生成式人工智能服务安全基本要求》

6 月 30 日，全国网络安全标准化技术委员会发布《GB/T 45654—2025 网络安全技术 生成式人工智能服务安全基本要求》。文件规定了生成式人工智能服务在训练数据安全、模型安全、安全措施等方面的要求，并给出了各项安全要求对应的证实方法供参考。适用于服务提供者开展生成式人工智能服务相关活动，也为相关主管部门以及第三方评估机构开展大模型备案管理、安全测评提供技术参考。

参考：全文发布 | 国家标准GB/T 45654—2025《网络安全技术 生成式人工智能服务安全基本要求》

Iconiq Capital 发布《2025 年 AI 现状报告》

6 月 30 日消息，硅谷财富管理巨头 Iconiq Capital 发布的《2025 年 AI 现状报告》指出，AI 正进入实战落地阶段，企业需关注成本控制与灵活产品策略，同时数据显示数据处理费用已超过训练成本。

参考：比女皇报告还炸裂！67页AI深度调研刷屏，全球LLM大决战真正开始

AI 产业深度报告《State of Foundation Models》（2025）

7 月 3 日消息，Innovation Endeavors 合伙人 Davis Treybig 近期发布了一份 AI 产业深度报告《State of Foundation Models》（2025），报告从模型、技术、应用、智能体、市场、公司架构、未来机会七个维度出发，全面且深入地剖析了 AI 产业当下的发展现状及未来趋势。报告观点：AI 不再是渐进式改良，而是生产力的代际跃迁；成功的 AI 应用已不再依赖单一模型；基础模型公司正被迫向应用层移动；当数据收集成本降低 1000 倍，“数据即服务”将迎来前所未有的机遇等。

参考：120页深度报告，搞懂今年大模型和应用的现状与未来

国内 AI 大模型产业发展态势研究报告（2025）发布

7 月 4 日，AI 云原生智能算力架构平台发布国内 AI 大模型产业发展态势研究报告（2025）。报告围绕国内 AI 大模型产业展开全面剖析，指出 AI 大模型是全球科技竞争新高地，并从政策、技术、市场三方面分析产业发展驱动力。政策上，我国及各地发布多项支持政策；技术上，Transformer 架构奠定基础，语言大模型关键技术推动发展；市场上，办公、制造等多场景的需求推动产业前进。

参考：突发！未来10年！千万亿规模！国内 AI大模型产业发展态势研究报告！ 2025