Tuna-2는 비전 인코더를 버리고 픽셀 임베딩으로 통합 멀티모달을 다시 설계한다
Tuna-2는 사전학습 비전 인코더와 VAE를 제거하고 raw pixel patch embedding만으로 이해와 생성을 함께 처리해, native unified multimodal model의 복잡도를 낮추면서도 세밀한 시각 이해 성능을 끌어올리려는 시도다.
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Dynin-Omni는 오토리그레시브 대신 마스크드 디퓨전으로 옴니모달을 한 백본에 밀어 넣는다
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 space 위의 iterative denoising 문제로 다시 정의한다.
Qwen3.6-35B-A3B는 3B 활성 파라미터로 에이전트 코딩 성능을 밀어 올린다
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 실전형 코딩 에이전트 성능을 노리는 Qwen의 공개 모델이다.
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.