阿里Qwen团队近期推出了Qwen2.5-Omni多模态大模型，该模型具备7B参数版本，能够统一处理文本、图像、音频和视频等多种输入形式。同时，Qwen2.5-Omni支持以流式方式生成文本和语音响应，为用户提供更高效、智能的交互体验。
首个统一多模态模型评测标准已发布，DeepSeek Janus在开源模型中表现突出，展现出卓越的理解能力。然而，与闭源模型相比仍存在差距。当前，GPT-4o和Gemini-2.0-flash等模型通过强大的跨模态输入处理能力，能够生成高质量的图像或文本内容，推动了统一多模态大模型（U-MLLMs）领域的快速发展。
DeepSeek Janus作为首个统一多模态模型评测标准，在理解能力方面超越了开源模型，但在与闭源模型的对比中仍存在一定差距。尽管如此，其在任务适应性和灵活性上表现突出，相较于传统多模态模型如GPT-4V或DALL·E 3，展现出更大的潜力。这一进展为多模态模型的发展提供了新的方向和评估依据。
随着人工智能技术的发展，Agent技术正从“人驱动”向“模型驱动”转变。预计到2025年，Agent技术将迎来快速发展，主要体现在模型推理能力的提升、多模态模型的进展以及代码生成技术的进步。同时，通用Agent与本地Agent的不同模式及其技术选择也将影响未来发展方向。尽管前景广阔，但Agent技术仍面临诸多挑战，如数据安全与伦理问题。
随着人工智能技术的快速发展，2025年Agent技术正从“人驱动”向“模型驱动”转变。这一过程中，模型推理能力的提升、多模态模型的发展以及代码生成技术的进步成为关键推动力。同时，通用Agent与本地Agent在不同场景下的应用模式和技术选择也逐渐清晰。这些变化不仅提升了Agent技术的能力边界，还为未来的技术发展带来了新的挑战与机遇。
最新研究表明，GPT-4.5在创造力方面较GPT-4有所下降。浙江大学上海人工智能实验室为此推出了名为Creation-MMBench的评估基准测试，专注于多模态大型模型的实际创作能力。该基准测试包含765个实例，覆盖51个具体任务，并制定了针对模型回复质量和视觉准确性的详细标准，为多模态模型的性能评估提供了重要参考。
Llama 4的最新版本在开源领域取得了显著成就，推出了具有两万亿参数的超大模型。同时，DeepSeek模型以一半的参数量实现了与Llama 4同等的代码能力，并能在单张H100 GPU上运行。此外，Llama 4 Scout作为一款多模态模型，拥有170亿激活参数，支持高达10M的上下文窗口，由16位专家共同开发，达到同类模型中的最佳性能（SOTA）。
近日，浙江大学上海人工智能实验室推出了一项名为Creation-MMBench的评估基准，专门用于衡量多模态大型模型在实际场景中的创作能力。该基准包含765个实例，覆盖51项具体任务，并制定了详细的评价标准，以评估模型生成回复的质量和视觉内容的真实性。根据这一基准测试，中文文章指出GPT-4.5在创造力方面的表现略逊于GPT-4，引发了业界对多模态模型性能的进一步探讨。
华为与哈尔滨工业大学深圳团队联合提出了一种名为AdaReTaKe的新型算法，在多个榜单中表现卓越。该算法专注于长视频理解，为多模态大型模型解决了关键挑战。长视频理解能力的提升对智慧安防、智能体长期记忆及多模态深度思考具有重要意义，进一步推动了技术在实际场景中的应用。
在CVPR 2025会议上，清华大学与哈佛大学联合推出了4D LangSplat技术。该技术结合多模态大型语言模型与动态三维高斯泼溅技术，构建了动态语义场，可高效准确处理动态场景下的开放文本查询任务，标志着人工智能领域的重要突破。
在最新的研究中，Yann LeCun与谢赛宁等人探讨了多模态模型视觉表征预训练中的核心问题：语言监督是否为必要条件。该研究挑战了视觉问答（VQA）任务中对语言监督的传统依赖，通过自监督学习（SSL）方法，在视觉表征领域取得了媲美CLIP模型的成果，为多模态模型的发展提供了新思路。
近日，清华大学与哈佛大学联合提出了一种名为4D LangSplat的先进模型。该模型结合多模态大型语言模型与动态三维高斯泼溅技术，构建了高效的动态语义场。通过生成物体级别的详细语言描述，并借助状态变化网络对语义特征进行平滑建模，4D LangSplat显著提升了动态场景中开放文本查询任务的处理能力。
OPPO研究院与香港科技大学广州分校的研究团队共同开发了创新技术OThink-MR1。该技术通过将强化学习融入多模态语言模型，显著提升了模型在复杂任务中的表现及对新场景的适应能力，进一步增强了其泛化推理能力。这一突破为多模态模型的应用开辟了更广阔的空间。
阿里公司近日在深夜正式发布了Qwen 2.5-Omni版本，这是一款拥有70亿参数的先进多模态大型人工智能模型。该模型专为全面多模式感知设计，能够高效处理文本、图像、音频和视频等多种类型的数据输入。同时，Qwen 2.5-Omni支持连续文本生成功能与自然语音合成输出，使信息传递更加直观与流畅，为用户提供卓越的人工智能体验。
阿里云通义千问最新发布了Qwen2.5-Omni多模态旗舰模型，该模型集视觉、听觉与语言处理能力于一体，展现出强大的综合性能。其开源代码已上线Hugging Face、ModelScope、DashScope及GitHub等平台，为全球开发者和研究人员提供了便捷的访问途径与丰富的开发者工具支持。
Portkey作为一款开源的人工智能网关，致力于简化大型AI模型的集成与管理。通过提供统一API接口，开发者可轻松将不同服务商的AI模型（如语言处理、视觉、音频处理、图像生成及多模态生成式AI模型）融入应用程序中，大幅降低技术复杂性与集成障碍。
