Orca는 다음 토큰이 아니라 다음 ‘세계 상태’를 예측하려 한다
BAAI의 Orca는 Next-State Prediction을 중심에 놓고 세계 잠재공간을 학습한 뒤, frozen backbone 위의 텍스트·이미지·행동 readout으로 그 표현이 실제로 쓸모 있는지 검증한...
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#Multimodal
ViQ는 이미지도 텍스트처럼 ‘토큰화’하려는 시도다
ViQ는 SigLIP2 기반 시각 표현을 텍스트 정렬·근접 표현 학습·position-aware FSQ로 이산 코드화해, 임의 해상도 이미지 이해와 재구성, VLM 학습 효율을 함께 노리는 visual token...
ShutterMuse는 사진 촬영 순간의 구도와 포즈를 같이 안내하는 MLLM이...
ShutterMuse는 사후 크롭이 아니라 촬영 중 구도 결정, 프레이밍 보정, 피사체 포즈 추천을 함께 다루기 위해 CaptureGuide-Bench와 130K 규모 CaptureGuide-Dataset을 제안...
PerceptionDLM은 여러 이미지 영역을 한 번에 설명하는 디퓨전 VLM이...
PerceptionDLM은 오토리그레시브 방식으로 영역을 하나씩 캡션하는 병목을 피하기 위해, 여러 region mask의 설명을 한 번의 디퓨전 디노이징 과정에서 병렬 생성하도록 설계한 8B급 멀티모달 diff...
Gemma 4 12B는 인코더 없는 멀티모달을 로컬 에이전트 모델로 밀어 넣는다
Google의 Gemma 4 12B Unified는 11.95B dense 모델에서 별도 비전·오디오 인코더를 제거하고 raw patch와 waveform을 LLM backbone에 직접 투입해, 노트북급 로컬...
ERNIE-4.5-VL-Thinking은 3B 활성 MoE로 멀티모달 추론을 가...
Baidu의 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking은 28B급 총 파라미터와 3B 활성 파라미터를 갖는 공개 VLM으로, 이미지·비디오 reasoning, grounding, tool call, 1...
Lance는 멀티태스크 시너지로 이미지·비디오 이해와 생성을 한 모델에 묶는다
ByteDance의 Lance는 3B active parameter급 native unified multimodal model로, 이미지·비디오 이해, 생성, 편집을 shared interleaved contex...
SenseNova-U1은 픽셀과 단어를 같은 기판에서 이해하고 생성한다
SenseNova-U1은 NEO-unify 기반으로 비전 인코더와 VAE를 제거하고, 픽셀 공간 생성과 MoT 구조를 결합해 이해·생성·편집·인터리브 생성을 한 모델 계열에 묶은 공개 멀티모달 릴리스다.
MiniCPM-V 4.6은 1.3B 멀티모달 모델을 휴대폰 배포 기준으로 다시...
MiniCPM-V 4.6은 SigLIP2-400M과 Qwen3.5-0.8B, LLaVA-UHD v4식 시각 토큰 압축을 결합해 이미지·비디오 이해를 1.3B 규모와 모바일 배포 surface로 끌어내린 공개 VL...
Tuna-2는 비전 인코더를 버리고 픽셀 임베딩으로 통합 멀티모달을 다시 설계한...
Tuna-2는 사전학습 비전 인코더와 VAE를 제거하고 raw pixel patch embedding만으로 이해와 생성을 함께 처리해, native unified multimodal model의 복잡도를 낮추면서...
Dynin-Omni는 오토리그레시브 대신 마스크드 디퓨전으로 옴니모달을 한 백본...
Dynin-Omni는 텍스트·이미지·음성 이해와 생성, 그리고 비디오 이해를 하나의 8B 마스크드 디퓨전 백본으로 통합해, 옴니모달 모델링을 외부 생성기 조립이 아니라 shared discrete token sp...
Qwen3.6-35B-A3B는 3B 활성 파라미터로 에이전트 코딩 성능을 밀어...
Qwen3.6-35B-A3B는 총 35B·활성 3B의 멀티모달 MoE 구조 위에 agentic coding, preserve_thinking, 초장문 컨텍스트 확장, 오픈 배포 경로를 결합해 작은 활성 비용으로...
MiMo-V2.5는 1M 컨텍스트·오디오·에이전트를 한 모델로 묶는다
Xiaomi의 MiMo-V2.5는 310B Sparse MoE에 비전·오디오 인코더와 에이전트 후학습을 결합해, 1M 컨텍스트와 네이티브 옴니모달 이해를 하나의 공개 모델로 밀어 넣은 릴리스다.