作者｜沙丘社区
来源｜沙丘社区（www.shaqiu.cn）
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模型动态
▎面壁智能MiniCPM-o 4.5开源
2月4日消息，面壁智能正式开源新一代全模态端侧大模型MiniCPM-o 4.5，以9B参数实现“边看、边听、主动说”的全双工交互，打破传统AI“对讲机式”回合制局限，成为行业首个支持即时自由对话的端侧全模态模型。
该模型核心突破显著：技术上首创原生全双工架构，无需依赖VAD外部工具，通过毫秒级时空同步与内生语义判断，可在生成回复时持续感知音视频信息，避免环境噪音误触发或响应滞后；性能上，多模态评测全面领先，MMBench CN v1.1达87.2分超Gemini 2.5 Flash，INT4量化下解码速度212.3 tokens/s、显存仅11GB，RTX 4090即可流畅运行；部署上适配昇腾、平头哥等6款芯片，搭配开源llama.cpp-omni框架，支持本地CPU推理与高吞吐部署。
应用场景覆盖车机即时路况提醒、机器人持续感知、长语音合成（1分钟以上稳定）等，目前模型已上线GitHub、Hugging Face，同时提供在线体验链接。面壁智能还将于2月7日举办技术分享Meetup，进一步解读全双工交互技术细节，为开发者提供端侧多模态落地新方案。
https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-ohttps://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-o-4_5https://www.modelscope.cn/models/OpenBMB/MiniCPM-o-4_5
▎ACE Studio联合阶跃星辰发布并开源ACE-Step v1.5
2月4日消息，ACE Studio联合阶跃星辰（StepFun）发布开源音乐基础模型ACE-Step v1.5，首次将商用级音乐生成能力下沉至消费级硬件，MIT协议下支持免费使用与二次开发，为AI音乐创作领域带来重要突破。
该模型核心亮点显著：性能上，旋律、编曲等指标超越多数商业模型；效率上，A100生成完整歌曲不足2秒，RTX 3090不到10秒；硬件门槛大幅降低，本地运行显存需求低于4GB，普通轻薄本即可承载。同时，其支持LoRA轻量微调，用户仅需几首歌就能定制专属风格，且训练数据合规，生成内容可直接商用，解决版权顾虑。
技术层面，模型采用“LM规划+DiT生成”混合架构，搭配内在强化学习机制，兼顾需求理解精准度与创作多样性，还支持50余种语言提示词。目前已开放GitHub、Hugging Face等下载渠道，可覆盖专业音乐制作、短视频配乐、影视游戏编曲等场景，为AI从业者与爱好者提供低门槛、高可控的创作工具。
项目主页：https://ace-step.github.io/ace-step-v1.5.github.ioGitHub：https://github.com/ace-step/ACE-Step-1.5Hugging Face：https://huggingface.co/ACE-Step/Ace-Step1.5魔塔：https://modelscope.cn/models/ACE-Step/Ace-Step1.5Demo：https://huggingface.co/spaces/ACE-Step/Ace-Step-v1.5
▎阿里开源Qwen3-Coder-Next
2月4日，阿里通义大模型团队正式开源编程智能体专用模型Qwen3-Coder-Next，以“小参数高性能”架构打破行业效率瓶颈。该模型采用混合专家（MoE）设计，总参数80B但每次推理仅激活3B，在降低显存与算力需求的同时，于权威基准SWE-Bench Verified上实现超70%问题解决率，性能直逼激活参数规模10-20倍的稠密模型。
训练层面，模型摒弃单纯参数扩张思路，通过“持续预训练+监督微调+领域专家训练+知识蒸馏”的创新配方，结合大规模可验证编程任务与真实执行环境，让模型从反馈中习得长时程推理、工具使用及错误恢复能力，可独立完成网页游戏生成、服务部署与自动测试等全流程任务，无需人工干预。
部署端，3B激活参数的轻量化特性使其适配本地IDE插件、命令行智能体（CLI Agent）、企业内网系统等场景。目前，Qwen3-Coder-Next（Base/Instruct）双版本已在魔搭社区、Hugging Face开源，支持研究与商业应用，为低成本编程智能体规模化落地提供新路径，业内认为其或推动编程辅助工具向端侧普及。
https://www.modelscope.cn/collections/Qwen/Qwen3-Coder-Nexthttps://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-coder-next
▎Arcee AI发布开源模型Trinity Large
美国初创公司Arcee AI（由前Hugging Face高管创立）正式发布400B参数稀疏混合专家（MoE）模型Trinity Large，以高效训练、优异推理性能及开源属性，成为近期大模型领域焦点。
该模型核心亮点突出：采用256专家模块设计，每token仅激活4个专家（稀疏率1.56%）、调用13B参数，推理效率较同量级模型提升2-3倍；基于17T tokens训练（含8T合成数据，覆盖14种非英语、编程/STEM领域），原生支持512K超长上下文，适配复杂文本处理场景。
训练端更显高效：使用2048块Nvidia B300 GPU，仅33天完成预训，6个月内（含4个模型研发）总成本2000万美元，显著低于行业同类项目。此次同步推出三变体，精准匹配不同需求：Preview（轻量后训，适配创意写作/agent任务，OpenRouter免费至2月）、Base（17T全量预训，主打数学/编码微调）、TrueBase（10T无指令数据，专供研究预训练本质）。
性能上，Base版在数学、科学推理超越多数开源模型，Preview版MMLU指标（87.2）优于Llama 4 Maverick（85.5）。目前模型权重已上线Hugging Face，为工程师提供高效架构参考，也为从业者、爱好者降低大模型试用与部署门槛。
https://www.arcee.ai/blog/trinity-largehttps://huggingface.co/arcee-ai/Trinity-Large-Previewhttps://huggingface.co/arcee-ai/Trinity-Large-Basehttps://huggingface.co/arcee-ai/Trinity-Large-TrueBase
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公司动态
▎英伟达与达索共建“行业世界模型”，覆盖生物研发到智能制造
2月4日消息，在达索系统年度盛会3DEXPERIENCE World大会上，英伟达与达索系统宣布达成长期战略合作，计划融合双方核心技术打造工业AI新生态——通过达索虚拟孪生技术与英伟达AI基础设施、开放模型的结合，构建经科学验证的“行业世界模型”，为生物、材料、工程制造等领域提供可信AI解决方案。
合作关键落子两大方向：一是达索旗下OUTSCALE品牌将在三大洲部署AI工厂，采用英伟达最新AI基建，在强化3DEXPERIENCE平台AI能力的同时，保障客户数据隐私与知识产权；二是英伟达采用达索基于模型的系统工程（MBSE）设计AI工厂，率先应用于NVIDIA Rubin平台，并集成Omniverse DSX Blueprint实现规模化部署。
技术落地场景明确：NVIDIA BioNeMo平台与达索BIOVIA结合加速新分子、新材料研发；SIMULIA借助CUDA-X库实现AI驱动的虚拟孪生物理仿真；Omniverse物理AI库与DELMIA集成打造自主可控的工厂虚拟孪生；3DEXPERIENCE平台还将推出“虚拟助手”，基于Nemotron模型提供工业级智能支持。
目前，贝勒集团（食品）、欧姆龙（工业自动化）、Lucid（电动汽车）已启动合作探索。英伟达CEO黄仁勋强调“物理AI是AI下一个前沿”，达索CEO Pascal Daloz则表示，此次合作将为工业AI奠定“设计即可信”的基础，推动生成式经济规模化创新。
https://www.3dexperienceworld.com/▎海豚智能联合牛津、剑桥、北航发布测评基准U2-Bench
2025年6月26日，海豚智能联合牛津大学、剑桥大学、北京航空航天大学等机构，正式发布专为超声大模型设计的测评基准U2-Bench，填补了医疗超声AI领域缺乏统一评估标准的空白。
该基准以“临床实用性”为核心，收录7241例真实病例，覆盖心脏、胎儿等15个解剖部位，涵盖疾病诊断、病灶定位、报告生成等8大任务及50个临床场景，可全面检验多模态大模型在复杂超声数据中的表现。
在首轮测试中，海豚智能自研超声大模型Dolphin-V1表现突出：综合得分（U2-Score）达0.4748，尤其在超声标准切面识别任务中，心脏与胎儿标准切面识别准确率超85%，展现出较强的临床适配性。
行业专家高度认可这一成果：法国国家技术科学院院士雅克・苏凯称其“开启超声AI研究新篇章”；英国皇家学会副主席、牛津大学Alison Noble院士则强调，统一测评基准是超声大模型走向临床应用的关键前提。
海豚智能CEO勒安捷表示，未来将持续推进模型临床落地，通过整合临床洞见优化研发，联合合作伙伴共建高效、可信的超声大模型生态，助力AI技术在医疗场景的实际价值释放。
https://www.news.cn/health/20250626/c7735ebe402a4dd39af8b1a5c94681dc/c.html?sessionid=03
创投动态
▎Phylo获1350万美元种子轮融资
2026年2月4日，Phylo宣布完成1350万美元的种子轮融资，由Anthology Fund与Andreessen Horowitz（a16z）联合领投。本轮融资计划用于扩大其工程与计算生物学团队，并推进首个开源AI平台的开发与部署。
PhyloPhylo 是一家专注于人工智能在生物研究领域应用的实验室，总部位于美国。该公司致力于开发AI工具，以帮助生物学家加速基因组分析、进化建模等科研任务，旨在降低生物信息学的门槛，提升科研的可重复性与协作效率。
https://phylo.bio/▎安泉数智获数千万元Pre-A轮融资
2 月 3 日消息，杭州安泉数智科技有限公司完成数千万元 Pre-A 轮融资，英诺天使基金、杭州人才基金、杭实产投等多家机构联合投资，创始团队同步跟投超千万元。
本轮融资资金将聚焦 AI 安全核心产品研发、行业市场拓展及 “产学研用” 生态完善。作为浙大背景的国家高新技术企业，安泉数智深耕 AI 模型安全、数据隐私保护等领域，服务过网信办、国家电网等政企客户，还参与了杭州亚运会等重大活动安保。2025 年其订单金额同比增长超 3 倍，展现强劲增长势能。
投资方表示，AI 安全已成为国家战略级赛道，预计市场规模将破千亿元。安泉数智凭借顶尖技术团队、实战经验及标准制定参与度，精准契合行业痛点，此次融资将进一步巩固其在 AI 安全领域的领先地位，助力数字经济安全发展。
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