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商汤开源 SenseNova-MARS:突破多模态搜索推理天花板

今日,商汤正式开源多模态自主推理模型 SenseNova-MARS(8B/32B 双版本),其在多模态搜索与推理的核心基准测试中以 69.74 分超越Gemini-3-Pro(69.06 分)、GPT-5.2(67.64 分)。 SenseNova-MARS是首个支持动态视觉推理和图文搜索深度融合的 Agentic VLM 模型,它能自己规划步骤、调用工具,轻松搞定各种复杂任务,让AI真正具备“执行能力”。 在 MMSearch、HR-MMSearch、FVQA、InfoSeek、SimpleVQA、LiveVQA等基准测试中,SenseNova-MARS取得开源模型中的SOTA 成绩,还超越Gemini-3.0-Pro、GPT-5.2等顶级闭源模型,在搜索推理和视觉理解两大核心领域全面领跑。更多细节请参见技术报告(https://arxiv.org/abs/2512.24330),欢迎开发者、各行业用户测试与体验。 全能冠军,自主解决复杂问题 SenseNova-MARS在多项多模态搜索评测中展现出明显的领先优势,平均得分达到 69.74 分,成功超过了 Gemini-3-Pro 的...

MiniMax M2-her 技术深度解析:如何打造更懂你的 AI

Minimax 稀宇科技分享了星野/Talkie底层 AI 模型 MiniMax-M2-her 背后的技术思考——如何通过更深入、个性化的角色扮演体验,让每个用户都能感受到与 AI 互动的独特性,这也是一份关于如何在生产环境中构建真正可用的 Role-Play Agent 的技术报告。 基于三年运营星野/Talkie产品的观察,MiniMax 团队发现 Role-Play 的核心不在于"完美复刻角色",而在于用户与角色共同编织的独特旅程。 情绪峰值时刻:用户频繁使用"重说"按钮追求叙事关键节点的完美体验 长尾价值:冷门角色也有忠实用户,平均主义会伤害小众体验 留存曲线:20轮对话后出现明显下降,需要区分短期兴趣与长期链接 基于此,Role-Play 被形式化为:在特定 {World} × {Stories} 坐标下,针对 {User Preferences} 的演绎能力。 MiniMax-M2-her 模型能力 新模型针对三大核心问题提供解决方案: ...

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