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AI 日報 2026-08-22

44 則值得知道的變化

要聞

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模型經 8 個月預訓練湧現 One-shot 能力，零微調下 10 種任務平均成功率達 59%，並支援將虛擬示範直接轉為真實操作。

採 Apache 2.0 授權，內建視覺編碼器並支援推測解碼，其多步工具呼叫與故障恢復能力優於同級的 Gemma 4 與 Qwen 3.6。

該模型透過 MOPD 蒸餾技術將多專家能力融合至 8B 架構，支援單卡運行，並大幅強化原生圖像編輯與中英文複雜排版能力。

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該實驗模型維持 V4-Flash 文本能力，單張圖片最高換算 384 tokens，同步推出 Files API 解決圖片重複上傳問題。

該模型主打長週期 Agent 任務，最大輸出達 13 萬 Token 並支援影片輸入，社群依據分詞器特徵與過往紀錄，猜測其為智譜或小米的未公開新作。

MoRA 採 Agent 原生架構，將目標與三層記憶內建於 System 1 策略模型中以減少延遲。該公司已累積 3 萬小時真實場景資料，預計年底達 15 萬小時。

新模型採用解耦連續表徵架構，單一模型即可處理語音辨識、指令語音合成及自由格式語音編輯，並涵蓋 21 種中文方言。

dots3-note preview 為該系列首款開放權重模型，啟動參數為 16B，可理解圖文、影片與音訊並輸出文字。