没错，用的就是主打长程任务、模糊指令遵循，跻身国产Agent第一梯队的小米MiMo‑V2.5 Pro。小米最新发布的MiMo‑V2.5系列，包含Pro旗舰Agent、全模态基座、TTS语音合成、ASR语音识别四大模型，综合实力对标国际顶尖水准。
相似度超越Seed-TTS、MiniMax-Speech等知名模型。昨晚，美团LongCat团队发布了文本转语音模型LongCat-AudioDiT，并开源1B、3.5B参数量的版本。这一模型的最大特点，是彻底抛弃了梅尔谱等中间表示，直接在波形潜空间进行基于扩散模型的文本转语音。通俗地说，这一模型直接根据声音本身的规律进行生成，“雕刻”出最原始的声音波形，从根源阻断数据转换的级联误差。
多模态大模型，到底有多“嘴硬”？ 浙江大学联合阿里巴巴、香港城市大
占领OpenRouter调用量榜单第一的神秘模型Hunter Alpha，终于揭开神秘面纱—— 既不是GPT，也不是DeepSeek，而是来自小米的万亿旗舰模型MiMo-V2-Pro。
今日凌晨，小米MiMo大模型系列重磅三连更：旗舰基座大模型MiMo-V2-Pro、全模态Agent模型MiMo-V2-Omni、MiMo-V2-TTS，其最新发布的这三大模型都是为优化智能体能力打造。
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阿里巴巴推出了Qwen3-Max-Thinking，这是阿里千问系列目前能力最强的旗舰级推理模型，在19项权威基准测试中，Qwen3-Max-Thinking跟GPT-5.2-Thinking、Claude-Opus-4.5和Gemini 3 Pro等顶尖模型打得有来有回，搭配测试时扩展（TTS）能力后，能在不少基准测试上达到SOTA。
如果说大模型的预训练（Pre-training）是一场拼算力、拼数据的「军备竞赛」，那么测试时扩展（Test-time scaling, TTS）更像是一场在推理阶段进行的「即时战略游戏」。
大模型推理的爆发，实际源于 scaling 范式的转变：从 train-time scaling 到 test-time scaling（TTS），即将更多的算力消耗部署在 inference 阶段。典型的实现是以 DeepSeek r1 为代表的 long CoT 方法：通过增加思维链的长度来获得答案精度的提升。那么 long CoT 是 TTS 的唯一实现吗？
