SenseNova U1 开源统一模型：原生图文生成

商汤发布开源模型 SenseNova U1，可在统一流程中同时进行推理与图像生成。其信息图模式可将单条提示词转为结构化幻灯片，交错模式则逐步生成图文内容，如演示六步画龙教程。模型已上线 SenseNova Studio、HuggingFace 及 GitHub。

商汤（SenseTime）开源SenseNova U1模型，宣称实现"看、思考、创作"一体--从一张普通运动鞋图片直接生成营销视觉效果。该模型代表了架构上的范式转变。用户可通过SenseNova Studio、HuggingFace和GitHub尝试使用。

大多数AI模型在生成图表时存在数值错误（如负值显示为正）、柱状图位置偏移、元素关系混乱等问题。SenseNova-U1-8B-MoT-Infographic（SenseNova-U1）专为解决此类图表生成问题而设计，能够生成准确的图表，并支持实时调整设计和布局。项目在Hugging Face提供了模型，并在GitHub展示了效果案例。

商汤科技介绍了其升级后的信息图生成模型 SenseNova-U1-8B-MoT-Infographic。该模型参数为8B，在四个关键维度进行了优化：文本准确性与可读性增强，减少了重复和不当放大；布局的一致性与合理性提升，背景更稳定；图表与示意图的质量提高；并新增了学术内容的渲染支持。推文提供了在 Hugging Face 上的模型页面链接及能力展示页面。

SenseNova U1图像生成模型现已在ComfyUI上可运行，并获得包括REBEL AI在内的评测者高度认可。REBEL AI发布的实践教程展示了该模型的部署工作流，并对其图像生成能力进行了真实场景测试。模型支持8步快速推理，生成速度极快，应用场景涵盖人像、超现实艺术、文字标志和生物设计等。相关资源已在Hugging Face、GitHub和Discord平台开放。

是的，SenseNova U1 现已在 Hugging Face 和 GitHub 上发布！ 探索它如何以语义精确性和像素级保真度实现复杂的 #信息图 创作。 Hugging Face： https://huggingface.co/collections/sensenova/sensenova-u1 GitHub： https://github.com/OpenSenseNova/SenseNova-U1 Discord： https://discord.gg/cxkwX…

Hugging Face 发布 LFM2.5 系列三款模型的 DSpark 草稿模型检查点，通过投机解码在不改变输出质量的前提下，GPU 吞吐最高提升 3.18 倍，端侧最高 2.87 倍。草稿模型约 300M 参数，LFM2.5-2.6B 函数调用延迟平均降低 57%，已开源支持 llama.cpp 和 SGLang。

Liquid AI 发布基于量化感知蒸馏（QAD）训练的 LFM2.5-230M、350M、1.2B-Instruct 和 2.6B 四款 Q4_0 GGUF 检查点，在保持原生 Q4_0 内存与速度的同时，恢复 BF16 平均精度损失的 97%。

MOSS-VL是一个将实时交互（边感知边说话）作为一等能力的开源视觉语言模型家族，通过门控交叉注意力让语言解码器在生成时同步处理视觉输入。MOSS-VL-Realtime在四个流式基准中平均成绩居开源模型之首（三项第一、一项第二），在OmniMMI Proactive Alerting上以66.0分大幅领先最佳基线（37.5分）。

SGLang 宣布对 NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 提供 Day-0 支持，该开源模型为 30B 总参数、3B 激活参数的混合专家架构，支持最长 1M token 上下文，可从 Hugging Face 下载 BF16 和 NVFP4 权重。模型支持 MTP、DFlash、DSpark 三种投机解码技术，并可通过 OpenAI 兼容 API 接入智能体工作流。