騰訊二季度財報顯示，AI成核心主線：混元大模型快速迭代，從Hy3preview到正式版，並計劃推出參數更大的Hy4；辦公智能體初步建立優勢，多產品發力；微信AI助手“小微”6月上線擴大灰測。基本面穩健，營收2047.9億元，同比增長。
字節跳動Seed發佈原生音視頻全雙工大模型SeedRealtime，採用統一架構融合音頻、視頻與文本，實現“邊看邊聽邊說”的實時交互，推進全模態自然交互。同時，國產大模型如DeepSeek等集中迭代升級，市場分析認爲國產算力邏輯持續加強。
商湯科技面向社區開源輕量統一多模態模型SenseNova U1.5-Lite-Preview。該模型基於U1系統性迭代，在單一架構中融合視覺理解、推理、生成與編輯四大能力，僅以8B-MoE參數即支持4K分辨率、更真實質感與複雜視覺控制。商湯稱U1驗證了統一架構可行性，U1.5則實現了輕量高性能的突破。
谷歌CEO皮查伊在2026年Q2財報會上透露，下一代模型Gemini 4已投入訓練，資源投入巨大，預計今年11至12月發佈。公司坦承在編程與智能體領域落後，希望藉此追平前沿。此前Gemini 3.5 Pro延期，已引發外界對其模型迭代節奏的疑問。
無限畫布串起頂尖AI模型，瀏覽器內完成分鏡、迭代與發佈
macOS原生應用，利用語言模型簡化本地文件迭代
快速直觀地進行LLM實驗
Google
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輸入tokens/百萬
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上下文長度
Openai
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Xai
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Anthropic
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Alibaba
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Baidu
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Bytedance
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ByteDance
Ouro-2.6B是一款擁有26億參數的循環語言模型，通過迭代共享權重計算實現了卓越的參數效率，在僅用26億參數的情況下達到了30-40億標準Transformer模型的性能水平。
Ouro-1.4B是由字節跳動開發的具有14億參數的循環語言模型，通過迭代共享權重計算實現了卓越的參數效率，僅用14億參數就達到了30-40億標準Transformer模型的性能水平。
Pacific-Prime
INL架構是一種基於積分神經元動力學的生產級神經架構，用迭代動力學取代傳統前饋網絡層，適用於大語言模型、視覺變換器、多模態模型等多種類型。
OpenGVLab
VideoChat-R1_5-7B是基於Qwen2.5-VL-7B-Instruct構建的視頻文本交互模型，支持多模態任務，特別擅長視頻問答功能。該模型通過強化微調增強時空感知能力，並採用迭代感知機制來強化多模態推理。
Qwen
通義圖像編輯模型的月度迭代版本，支持多圖像編輯，提升了單圖像編輯的一致性，並原生支持ControlNet，為圖像編輯帶來更強大的功能和更好的效果。
QuantFactory
這是Tesslate/WEBGEN-4B-Preview的量化版本，專注於生成單文件網站，能將提示轉化為簡潔、響應式的HTML/CSS/Tailwind代碼。模型小巧適合本地運行和快速迭代，具有開放權重、移動優先輸出、默認無外部JS等特點。
deepcogito
Cogito v2是基於指令調優的生成式大語言模型，具備混合推理能力，支持128k上下文長度和多語言處理。該模型採用迭代蒸餾與放大(IDA)訓練策略，在編碼、STEM、指令遵循等任務上表現優異。
Cogito v2是基於Llama-3.1-70B的指令調優生成式模型，具備混合推理能力，支持多語言和長上下文，在編碼、STEM等領域表現出色。採用迭代蒸餾與放大訓練策略，可用於商業用途。
Goedel-LM
哥德爾證明器V2是一個開源語言模型系列，在自動形式證明生成方面樹立了新的標杆。它基於專家迭代和強化學習構建，融入了三項關鍵創新，在多個基準測試中表現卓越，為定理證明領域帶來了新的突破。
哥德爾證明器V2是一個開源語言模型系列，在自動形式證明生成方面樹立了新的標杆。它基於專家迭代和強化學習流程構建，融入了腳手架數據合成、驗證器引導的自我修正和模型平均三項關鍵創新，顯著提升了證明定理的能力和效率。
Doctor-Shotgun
基於Llama-3.3-70B-Instruct構建的Magnum最終迭代版本，合併多個rsLoRA微調版本，模擬Claude 3 Sonnet/Opus系列模型的文風和質量。
Qwen3是通義千問系列大語言模型的最新迭代，提供稠密模型與混合專家（MoE）模型的完整套件。基於大規模訓練，Qwen3在推理能力、指令遵循、智能體功能及多語言支持方面實現突破性進展。
THU-KEG
ReaRAG-9B是基於glm-4-9b訓練的增強模型，具備生成知識引導推理鏈的能力，支持迭代式檢索增強生成。
VARGPT-family
VARGPT-v1.1是一個視覺自迴歸統一大模型，通過迭代指令調優與強化學習提升，能夠同時實現視覺理解和生成任務。
VARGPT-v1.1是一個通過迭代指令調優與強化學習提升的視覺自迴歸統一大模型，支持視覺理解和生成任務。
Gen-Verse
赫爾墨斯流是一個通用的多模態大語言模型對齊框架，能夠自主生成同源偏好數據，並通過自我博弈迭代優化與配對DPO技術，無縫彌合多模態理解與生成的鴻溝。
ibm-granite
花崗岩守護者3.2是基於3.1版本精簡的風險檢測模型，通過迭代剪枝技術實現更高效推理，專注於識別提示與響應中的多維度風險。
NimVideo
為genmoai mochi-1模型蒸餾的變換器，由42個模塊組成（原版48個模塊），通過迭代刪除MSE值最小的模塊實現輕量化
osunlp
Qwen2-VL是Qwen-VL模型系列的最新迭代，具備全分辨率圖像理解、超長視頻解析和多語言圖文識別能力。
MaziyarPanahi
calme-3.2-instruct-78b是基於Qwen2.5-72B的高級迭代版本，通過自我合併和微調增強能力的通用領域大語言模型。
MCP橡皮鴨是一個基於模型上下文協議（MCP）的服務器，作為橋樑查詢多個兼容OpenAI的LLM。它像橡皮鴨調試法一樣，允許用戶向不同的AI“鴨子”解釋問題並獲得多元視角。支持多種AI提供商，提供對話管理、多模型比較、共識投票、辯論和迭代優化等高級工具，並可通過MCP橋接功能連接其他MCP服務器以擴展能力。
一個基於Node.js和Gemini API的AI研究助手工具，通過Firecrawl進行網頁數據抓取，利用Gemini大模型進行深度語言理解和報告生成，支持迭代式深度研究，並可與MCP協議集成。
MCP Thought Server是一個為AI代理提供高級思維工具的服務，通過模型上下文協議（MCP）增強推理、規劃和迭代優化能力。它包含結構化思維、迭代草稿和集成思維等工具，支持SQLite持久化和高級置信度評分系統，可配置環境變量以適應不同需求。
mirror-mcp是一個基於模型上下文協議（MCP）的服務器，它提供了一個“reflect”工具，使大型語言模型能夠通過遞歸提問和MCP採樣進行自我反思和內省，從而實現自我分析、推理驗證和迭代問題解決。
Loom是一個MCP服務器，支持用戶與基礎模型協作構建文本，通過短片段迭代生成和選擇來優化長文本創作質量。
該項目是一個基於Ollama本地大模型的深度研究服務器，通過MCP協議提供自動化研究工具，能夠迭代搜索、分析和總結複雜主題。
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