怎样做一个爆款大模型应用？这恐怕是2026年AI开发者们都在关注的问题。当算力和性能不再是唯一的护城河，“爆款”意味着大模型要能精准地“抓住”每一名具体的用户，而个性化正是其中的关键技术之一。
10B参数拥有媲美千亿级模型的多模态推理实力。
小模型身上的“秘密”这下算是被扒光了！
联想给出的公式是，混合AI=个人智能+企业智能+公共智能。这种模式下，AI智能体应用不再依赖于单一的云端模型，而是云端大模型与本地定制化小模型的深度融合。
在近一年里，Agentic System（代理系统/智能体系统）正变得无处不在。从Open AI的Deep Research到Claude Code，我们看到越来越多的系统不再依赖单一模型，而是通过多模型协作来完成复杂的长窗口任务。
。过去的行业共识是：端侧只能跑小模型，性能与体验必须妥协；真正的能力仍得依赖云端最强模型。万格智元要打破的，正是这条旧认知。公司正在打造的cPilot端侧算力引擎，选择了一条更难、却更接近未来的路径：通过自研的非GPU推理引擎，让300亿、500亿等超大模型在性能有限制的消费硬件上高效推理
AI不应是巨头游戏，模型也不是越大越聪明。近日，「Transformer八子」中的Ashish Vaswani和Parmar共同推出了一个8B的开源小模型，剑指Scaling Law软肋，为轻量化、开放式AI探索了新方向。
8B 模型在数学竞赛任务上超越 GPT-5！
今天我们正式发布 Jina-VLM，这是一款 2.4B 参数量的视觉语言模型（VLM），在同等规模下达到了多语言视觉问答（Multilingual VQA）任务上的 SOTA 基准。Jina-VLM 对硬件需求较低，可在普通消费级显卡或 Macbook 上流畅运行。
6B小模型，首日下载量高达50万次，上线不到两天直接把HuggingFace两个榜单都冲了个第一。
