蚂蚁 inclusionAI：HuggingFace 新模型
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inclusionAI 团队发布了 LLaDA2.1-flash 模型，致力于通过开源与开放科学推动人工智能的进步与民主化。该版本在推理速度与内存效率上显著提升，响应延迟降低约40%，同时保持与前一版本相当的准确率。模型参数规模为70亿，支持多模态输入，并优化了边缘设备部署能力。这一进展旨在降低AI技术应用门槛，促进更广泛的研究与产业落地。
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2月9日
18:47
inclusionAI/LLaDA2.1-flash
15:55
蚂蚁 inclusionAI：HuggingFace 新模型
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inclusionAI 团队发布了 UI-Venus-1.5-30B-A3B 模型。该模型参数量达到 300亿（30B），是 Venus 系列的最新版本。此次发布延续了通过开源和开放科学来推进人工智能民主化的核心目标，旨在让先进AI技术更广泛可及。新版本预计在模型性能或效率上有所提升，具体技术细节和基准测试结果有待进一步公布。
12月11日
23:36
蚂蚁 inclusionAI：GitHub 新仓库
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蚂蚁集团InclusionAI团队推出扩散语言模型系列LLaDA2.0。该系列模型基于扩散架构开发，专注于语言生成任务，是团队在大型语言模型领域的最新成果。
10月10日
10:20
蚂蚁 inclusionAI：GitHub 新仓库
精选66
Ming-VideoMAR 是一款仅解码器的自回归图像到视频生成模型，采用连续令牌统一视觉表征。它首次将时间因果性与空间双向性作为视频自回归核心原则，并提出了整合掩码生成的下一帧扩散损失。该模型首次实现了视频生成的零样本分辨率缩放，能灵活生成远超训练分辨率的视频。其在训练与推理效率上表现突出，参数量、训练数据量和GPU消耗仅为之前最佳模型Cosmos的极小比例（9.3%、0.5%和0.2%），同时在定量与定性评估中均实现超越。模型代码与检查点已开源，论文已被NeurIPS 2025接收。
推荐理由：蚂蚁把自回归视频生成的训练成本砍到 Cosmos 的 0.2% 还能赢，这个效率信号比分数本身更值得关注，做视频生成的团队该认真看看它的课程学习和渐进分辨率策略。
9月30日
19:36
蚂蚁 inclusionAI：GitHub 新仓库
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inclusionAI 发布了 Ming-UniVision 的代码。该项目提出了一种创新的连续统一分词器，旨在联合处理图像理解与生成任务。该技术试图将视觉识别和图像合成整合进一个统一的框架内，通过连续化的表示来桥接两类不同性质的视觉任务，有望提升多模态模型的效率和协同能力。此次代码开源意味着相关方法将可供社区研究、复现与应用。
9月29日
11:23
蚂蚁 inclusionAI：GitHub 新仓库
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研究团队发布了Ming-UniAudio，这是一个基于统一表示的大语言模型，专门用于语音任务。该模型能够联合处理语音的理解、生成与编辑，实现了多种语音功能的集成。它通过统一的框架，将传统上分离的语音识别、合成和修改任务整合进单一系统，提升了处理效率与协同能力。
11:19
蚂蚁 inclusionAI：GitHub 新仓库
精选57
inclusionAI团队推出了MingTok-Audio，这是首个能有效融合语义与声学特征的统一连续语音分词器，适用于语音理解与生成任务。该模型基于纯因果Transformer架构，去除了卷积层以提升效率，并采用VAE进行连续特征建模以实现高质量音频重建。在语音重建性能上，其帧率为50，在SEED-ZH和SEED-EN测试集上的PESQ分别达到4.21和4.04，SIM为0.96，STOI为0.98，显著优于对比模型。在下游ASR任务中，其在多个方言数据集上取得了更低的错误率，例如在Hunan Minnan数据集上WER低至9.80%。
推荐理由：蚂蚁把语音 tokenizer 做到了 PESQ 4.2 的离谱分数，比第二名翻了快一倍，做语音理解和生成的团队值得拿这个当新 baseline 跑一下。
9月22日
23:49
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InclusionAI 发布并开源了 Ring-V2，这是一个基于混合专家架构的推理大语言模型。该模型采用 MoE 设计，旨在提升复杂推理任务的性能。作为开源项目，Ring-V2 可供研究者和开发者直接使用与进一步探索。
9月4日
14:54
蚂蚁 inclusionAI：GitHub 新仓库
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InclusionAI 发布并开源了其混合专家大语言模型 Ling-V2。该模型采用 MoE 架构，旨在通过更高效的参数利用来提升模型性能。此次开源意味着研究者和开发者可以自由访问、使用并基于此模型进行进一步的创新与开发。