Qwen3.5-Omni 是 Qwen 最新一代全模態大模型，支持文本、圖片、音頻、音視頻理解。結構上，Qwen3.5-Omni 的 Thinker 與 Talker 均採用 Hybrid-Attention MoE 架構。Qwen3.5-Omni 系列包含 Plus、Flash、Light 三種尺寸的 Instruct 版本，支持 256k 長上下文，模型支持超過 10 小時的音頻輸入及超過 400 秒的 720P（1 FPS）音視頻輸入。模型在海量文本、視覺以及超過 1 億小時的音視頻數據上進行原生多模態預訓練，該模型展現出卓越的全模態感知與生成能力。相比 Qwen3-Omni，Qwen3.5-Omni 多語言能力大大增強，能夠支持 113 種語種和方言的語音識別和 36 種語種和方言的語音生成。目前可通過 Offline API 和 Realtime API 進行體驗。

Qwen3.5-Omni Thinker 通過 Vision Encoder 和 AuT 接受視覺和音頻信號輸入，音視頻信號通過 interleave 交織並搭配 TMRoPE 編碼位置信息。Thinker 負責處理全模態信號並輸出文本，Talker 負責接收來自 Thinker 的多模態輸入以及文本輸出，進行 contextual 語音生成，語音表徵通過 Qwen3-Omni 提出的 RVQ 編碼來替代繁重的 DiT 運算。由於 chunk-wise 的流式輸入設計和流式 Talker 設計，整個模型可以進行 realtime interaction。不同於上一代 Qwen3-Omni 的雙軌 Talker 輸入，Talker 在輸入的組織方式上採用了 ARIA（自適應速率交錯對齊，Adaptive Rate Interleave Alignment）來動態對齊文本與語音單元，然後進行交錯排布，以避免由於文本與語音 Token 編碼效率差異導致的語音不穩定性，如漏讀、誤讀或數字發音模糊等問題。

UniVerse-1 是個類似 Veo-3 的模型，可根據參考圖像和文字提示同時產生同步音訊和視訊。

• 統一音視頻合成：具有同時生成音訊和視訊的強大功能。它能夠解析輸入提示，產生完美同步的視聽輸出。
• 語音音訊產生：此模型可直接根據文字提示產生流暢的語音，展現了其內建的文字轉語音 (TTS) 功能。至關重要的是，它能夠根據生成的特定字元調整語音音色。
• 樂器演奏聲音生成：此模型在創造樂器聲音方面也非常熟練。此外，它還提供了「邊彈邊唱」的功能，可以同時產生人聲和樂器音軌。
• 環境聲音生成：此模型可以產生環境聲音，產生與視訊視覺環境相符的背景音訊。
• 第一個開源的基於 Dit 的音訊視訊聯合方法：我們是第一個開源基於 DiT、類似 Veo-3 的聯合視聽生成模型。

Gemma 3n 是一款開源生成式 AI 模型，針對手機、筆記型電腦和平板電腦等日常設備進行了最佳化。包括逐層嵌入 (PLE) 參數快取和 MatFormer 模型架構，可靈活降低運算和記憶體需求。模型同時具備音訊輸入處理、文字和視覺資料處理等功能。

Gemma 3n 模型的參數在 E2B 模型的標準執行過程中，執行模型時會載入超過 50 億個參數。然而，使用參數跳過和 PLE 快取技術，該模型可以在有效記憶體負載略低於 20 億（19.1 億）個參數的情況下運行。Huggingface 下載

LTX-Video 是第一個基於 DiT 的視訊生成模型，可以即時產生高品質的視訊。它可以以 1216×704 的分辨率生成 30 FPS 的視頻，比觀看這些視頻的速度還快。該模型在多樣化影片的大規模資料集上進行訓練，可以產生具有逼真和多樣化內容的高解析度影片。模型支援文字轉圖像、圖像轉影片、基於關鍵影格的動畫、影片擴充（正向和反向）、影片轉影片以及這些功能的任意組合。

Skywork 是一個創新的研究團隊，致力於推動 LLM 和多模式理解。它們的使命是透過視覺和語言開發並實現無縫互動的尖端模型和資料集來突破人工智慧的界限。模型支援文字到視訊（T2V） 和圖像到視訊（I2V） 任務，並且可以在同步和非同步模式下進行推理。

影片長度限制的突破：雖然像 LTXV 和 HuanYun 等模型在速度或品質方面表現出色，但它們通常限制生成約 5 到 10 秒的短片。Frame pack 可以生成高達 60 秒的高品質影片，但 60 秒是其最大長度。Skyreels V2 透過其稱為「擴散強制 (diffusion forcing)」的技術，可以讓您生成長達 60 秒甚至可能更長的影片。技術上，擴散強制模型可以透過不斷訓練一個擴散強制取樣器並在最後組合每個結果來無限延長影片長度。

LHM (Large Animatable Human Reconstruction Model) 是一個高效及高質量的 3D 人體重建方案模型，能夠在幾秒鐘內生成影片。模型利用了多模態的 Transformer 架構，以注意力機制，對人體特徵和影像特徵進行編碼，能夠詳細保存服裝的幾何形狀和紋理。為了進一步增強細節，LHM 提出了一種針對頭部特徵的金字塔型編碼方案，能夠生成頭部區域的多種特徵。（阿里巴巴）