大模型团队论文与博客解读

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聚合十大主流大模型团队的最新论文发布与官方技术博客，每篇独立解读，持续追踪前沿研究动态。

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大模型团队论文与博客解读2026. 07. 01. 20:44:52

MiMo-VL：7B 视觉语言模型，胜负手在训练配方

解读小米 MiMo-VL 技术报告：它如何用 Qwen2.5-ViT、MiMo-7B、四阶段预训练和 MORL 后训练，把 7B 级开源 VLM 推向多模态推理与 GUI grounding 的高位，同时在哪些视频、OCR 和训练稳定性问题上仍需复测。

大模型团队论文与博客解读2026. 07. 01. 20:27:22

GLM-5.2：1M 上下文之后，长任务才是主战场

GLM-5.2 的重点是把 1M 上下文、IndexShare、MTP 加速和长任务 RL 放进同一条工程路线。文章拆解它的长周期代码评测、推理成本优化、反作弊训练机制和开放部署边界。

大模型团队论文与博客解读2026. 07. 01. 20:14:07

GLM-5.1：智谱把模型能力拉到 8 小时任务里

GLM-5.1 的重点不只是 SWE-Bench Pro 58.4 分，而是把模型放进数百轮工具调用和 8 小时自我改进循环里。文章拆解它的长任务实验、工程优化能力、开源与 API 边界，并指出官方材料里尚未说清的多模态与自评可靠性问题。

大模型团队论文与博客解读2026. 07. 01. 20:02:50

Kimi K2.7 Code：长代码任务里，少想 30% 也是能力

Kimi K2.7 Code 把 Kimi K2 系列进一步专门化到长代码任务与 Agent 执行：1T MoE、256K 上下文、开源权重，以及较 K2.6 约 30% 的 thinking-token 降幅。文章拆解它的 benchmark、架构、使用限制和真正值得验证的工程边界。

大模型团队论文与博客解读2026. 07. 01. 18:06:59

MiniMax M3：百万 Token 上下文之后，Agent 才是主线

MiniMax M3 把 MSA 稀疏注意力、100 万 token 上下文、编码 Agent 和原生多模态放进同一条产品路线。文章拆解它的技术主张、官方案例、Token Plan 与 API 边界，并指出哪些结论仍需要技术报告、权重和第三方复现来验证。

大模型团队论文与博客解读2026. 07. 01. 17:53:00

Qwen-Robot Suite：大模型开始接管机器人的动作接口

Qwen-Robot Suite 把机器人能力拆成导航、操作和世界模型三层接口：Nav 管移动，Manip 管机械臂动作，World 预测物理后果。文章解读它的技术路线、关键指标、Agent 组合方式，以及官方 demo 距离真实长期部署还差什么。

大模型团队论文与博客解读2026. 07. 01. 17:41:27

Qwen-AgentWorld：让 Agent 先学会预测世界

Qwen-AgentWorld 把 Agent 训练中的环境反馈建模成语言世界模型：覆盖七类交互环境，用 CPT/SFT/RL 学会预测下一步观察，并通过受控仿真与 LWM 预热推动 Agent 训练。文章拆解它的训练管线、评测结果、开源边界和真正值得验证的限制。

大模型团队论文与博客解读2026. 07. 01. 17:30:34

Qwen3.7-Plus：多模态 Agent 的重点变成了执行闭环

阿里 Qwen3.7-Plus 把视觉理解、代码生成、GUI 操作和工具调用放进同一个 Agent 循环。文章拆解官方评测、混合 Agent 案例、API 接入方式，以及它在真实软件交付前仍需验证的边界。

大模型团队论文与博客解读2026. 07. 01. 17:20:50

Seedance 2.0：字节把视频生成推向可导演工作流

字节 Seed 的 Seedance 2.0 把文本、图片、音频、视频参考和剪辑指令纳入统一音视频生成流程。本文拆解它的多模态架构取向、复杂运动与声画同步能力、官方评测口径，以及进入真实制作工作流前仍要验证的限制。

大模型团队论文与博客解读2026. 07. 01. 17:10:45

TTT-VLA：只优化潜在提示，VLA 能在部署时自我校准吗？

ByteDance Seed 参与的 TTT-VLA 论文把机器人 VLA 的部署适应压缩到一个小接口：测试时只优化 latent prompt，不改 policy 主体。本文拆解它的 state grounding 代理任务、SimplerEnv 实验结果、critical decision steering 现象，以及真实部署前仍没解决的成本与稳定性问题。

大模型团队论文与博客解读2026. 07. 01. 17:00:00

Seed2.1：字节把模型能力押到 Agent 交付

字节 Seed2.1 的重点不是单轮问答，而是把通用 Agent、Coding Agent、多模态理解和内部研发自动化合成更稳定的任务交付能力。本文拆解官方博客中的评测信号、产品含义与仍需验证的边界。

大模型团队论文与博客解读2026. 07. 01. 16:49:14

From AGI to ASI：DeepMind 把超级智能拆成四条路

Google DeepMind 的《From AGI to ASI》把后 AGI 进展拆成算力扩展、范式演化、递归自我改进和多智能体集体四条路线。文章解读这些路径的技术含义、六类可能刹车，以及为什么真正需要监测的是持续增长机制，而不是单一 AGI 时刻。