美团7月27日否认LongCat团队基础模型负责人裴鹏离职传闻，称消息不实。裴鹏毕业于北大，2023年加入美团，先后任基座模型预训练负责人及LongCat基础模型负责人，全面主导大语言模型、多模态模型与Agent智能体的研发，并牵头万亿参数大模型LongCat-2.0的研发与落地。
Black Forest Labs发布FLUX3多模态基础模型，采用统一架构联合学习图像、视频和音频。基于Self-Flow自监督流匹配框架，在FLUX系列基础上扩展多模态生成与理解。支持文生视频、图生视频，单次生成最长20秒视频并原生输出同步音频，性能全面超越前代。
据7月24日报道，腾讯于7月23日宣布将混元多模态模型部门与大语言模型部门合并，组建基础模型部，由首席AI科学家姚顺雨统率。此举旨在提升研发与协同效率，全力冲刺全模态模型的智能上限。整合早有伏笔，去年12月姚顺雨已接管大语言模型团队，如今双边归一，意味着腾讯集中资源推动多模态与语言深度融合，加速构建新一代统一基础模型，向全模态智能更高峰迈进。
三星发布三款折叠新机，面壁智能 MiniCPM 端侧大模型首次进入其全球旗舰产品线 Galaxy AI，提供文本理解与多模态感知能力，标志着国产端侧大模型正式跻身国际头部手机厂商核心供应链。
全球首个全模态推理平台，统一API接入300+模型，OpenAI兼容
全新多模态推理模型，支持图文输入、文字输出，具备高精度图像感知与复杂推理能力。
R1-Omni 是一个结合强化学习的全模态情绪识别模型，专注于提升多模态情绪识别的可解释性。
一款支持多模态功能的全功能大语言模型安卓应用。
Openai
$2.8
Input tokens/M
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1k
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Google
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$2.1
Xai
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Anthropic
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Alibaba
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Baidu
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HIT-TMG
Uni-MoE 2.0-Omni 是荔枝科技（Lychee）推出的完全开源全模态模型，采用全模态 3D RoPE 和动态容量专家混合架构，显著提升了以语言为中心的多模态理解、推理和生成能力。该版本集成了全模态理解以及音频和图像生成能力。
Qwen
Qwen3-VL-8B-Thinking是通义千问系列中最强大的视觉语言模型，具备增强推理能力的8B参数版本。该模型在文本理解、视觉感知、空间理解、长上下文处理等方面全面升级，支持多模态推理和智能体交互。
Qwen3-VL-4B-Instruct是通义系列最强大的视觉语言模型之一，在文本理解、视觉感知、空间理解、视频处理等方面全面升级，支持在多种硬件设备上运行，具备卓越的多模态推理能力。
unsloth
Qwen3-VL是迄今为止Qwen系列中最强大的视觉语言模型，在文本理解与生成、视觉感知与推理、上下文长度、空间和视频动态理解以及智能体交互能力等方面都进行了全面升级。该模型采用混合专家（MoE）架构，提供卓越的多模态处理能力。
Qwen3-VL是通义系列最强大的视觉语言模型，在文本理解与生成、视觉感知与推理、上下文长度、空间和视频理解能力等方面全面升级，具备卓越的多模态交互能力。
cpatonn
Qwen3-VL是通义大模型系列最强大的视觉语言模型，在文本理解、视觉感知、空间理解、视频处理等方面全面升级，提供卓越的多模态能力。
inclusionAI
Ming-flash-omni 预览版是基于 Ling-Flash-2.0 稀疏专家混合（MoE）架构构建的多模态大模型，总参数达100B，每个token仅激活6B参数。该模型在Ming-Omni基础上进行了全面升级，在多模态理解和生成方面有显著提升，特别是在语音识别、图像生成和分割编辑方面表现突出。
Open-Bee
Bee-8B是一个先进的全开源多模态大语言模型，专注于数据质量，旨在缩小与专有模型的性能差距。通过使用高质量的Honey-Data-15M语料库和先进的数据处理管道HoneyPipe，在复杂推理等方面展现了卓越性能。
nvidia
OmniVinci是NVIDIA开发的全模态理解大语言模型，具备视觉、文本、音频处理和语音交互能力，支持多模态推理和理解。
NexaAI
OmniNeural是全球首个专门为神经处理单元（NPU）设计的全多模态模型，能够原生理解文本、图像和音频，可在PC、移动设备、汽车、物联网和机器人等多种设备上运行。
Emova-ollm
EMOVA是一种端到端全能模态大语言模型，支持视觉、听觉和语音功能，能够生成具有情感控制的文本和语音响应。
jobs-git
SkyReels V2是全球首个采用扩散强制框架的无限长度电影生成模型，融合多模态大语言模型、多阶段预训练、强化学习与扩散强制技术实现全面优化。
EMOVA是一种端到端全能模态大语言模型，支持视觉、听觉和语音功能，具备情感语音对话能力。
EMOVA是一种端到端全能模态大语言模型，支持视觉、听觉和语音功能，无需依赖外部模型即可实现多模态理解和生成。
timm
基于SigLIP图像编码器的视觉语言模型，采用全局平均池化处理，适用于多模态任务。
PKU-Alignment
AnyRewardModel 是一个全模态生成奖励模型，用于评估多模态生成任务中模型遵循指令的能力，自动选择合适的模态，并在不同模态（文本、视觉、音频）间创建协同输出，同时避免冗余。
NexaAIDev
全球最快、最高效的端侧部署音频语言模型，2.6B参数的多模态模型，可同时处理文本和音频输入。
MahmoodLab
TITAN是一个多模态全切片基础模型，通过视觉自监督学习和视觉-语言对齐进行预训练，用于病理学图像分析。
gpt-omni
Mini-Omni2是一款全交互式多模态模型，能理解图像、音频和文本输入，并与用户进行端到端的语音对话。
BAAI
Emu3是仅通过下一词元预测训练的全新多模态模型套件，在生成与感知任务中均超越多个专业模型
RAG Anything MCP Server是一个提供全面检索增强生成(RAG)能力的模型上下文协议服务器，支持多模态文档处理与查询，具备端到端文档解析、批量处理、高级查询及持久化存储等功能。
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