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Hy-MT2 是腾讯推出的一套快速高效的多语言翻译模型，提供 1.8B、7B 和 30B-A3B 三种尺寸，支持 33 种语言，性能超越此前开源和商业模型。
腾讯发布了系统级AI助手Marvis，它能直接访问操作系统资源，通过自然语言指令执行文件查找、系统设置、定时任务等操作，并支持多Agent协作和实时Token消耗显示。
腾讯云数据库团队开源了 TencentDB Agent Memory，一个解决 AI Agent 长任务上下文退化问题的运行时系统，通过三层回溯与动态压缩机制将短期上下文压缩纳入记忆系统，并整合了长期记忆流水线，是 AI Agent 记忆系统从“数据库”走向“运行时”的标志性尝试。
腾讯发布了一款校园招聘辅导skill，功能涵盖岗位匹配、简历诊断和模拟面试，旨在取代高价的校招辅导机构。
腾讯AI团队开源了Agent记忆系统，通过实时上下文压缩、Mermaid任务地图和Persona记忆三种方法，显著提升长对话中的token效率和agent一致性，token消耗降低61%，人格一致性从48%提升至76%。
Tencent 开源了 TencentDB Agent Memory，一个采用符号化短期记忆和分层长期记忆的代理记忆项目，可显著降低 token 使用量并提升任务成功率。
腾讯开源了 TencentDB-Agent Memory，这是一种面向AI Agent的符号短期记忆与分层长期记忆系统，可将Token使用量降低高达61%，并将角色一致性准确率从48%提升至76%。
据传腾讯与梁文锋（深度求索）谈判投资，腾讯要求20%股份被拒，最终接受2%股份，引发业内对AI赛道势力格局变化的讨论。
腾讯试图以500亿美元估值认购DeepSeek 20%股份但被拒绝，最终仅获2%股份，且DeepSeek要求腾讯绑定其生态，反映出DeepSeek在AI投资中的强势地位。
腾讯开源的 Hy-MT2 系列多语言翻译模型，包含 1.8B、7B 和 30B-A3B（MoE）三种规模，支持 33 种语言，取得了业界领先的结果。其中轻量级的 1.8B 模型在性能上超越了微软和豆包的主流商业 API。
腾讯开源了 Hy-MT2 多语言翻译模型系列（1.8B、7B、30B-A3B MoE），支持33种语言，性能优于许多开源和商业系统。还包括一个新基准 IFMTBench。
0xSero 发布了腾讯 Hy3-preview 模型的 FP8 和 NVFP4 量化版本，使其能够在使用完整上下文的情况下在 256GB 显存的设备上运行。
The article discusses Tencent's AI capex constraints due to NVIDIA chip shortages and its recent shift to using Kunlun chips, analyzing the company's valuation and strategic positioning in the AI landscape.
UniPrefill 是一项在研究论文中提出的新型预填充加速框架，通过块级动态稀疏化实现大语言模型（LLMs）的通用长上下文处理。该框架与 vLLM 集成，可在多种模型架构中将首次 Token 生成时间（TTFT）加速最高达 2.1 倍。
Pixal3D是由TencentARC和微软开发的高保真单图转3D模型，通过反向投影显式地将像素特征提升到3D，实现接近重建级别的几何结构和PBR纹理。该模型已被SIGGRAPH 2026接收，并提供推理代码和演示。
腾讯发布 2950 亿参数的 MoE 模型 Hy3-preview，激活参数 210 亿，在 STEM 推理、指令遵循、编程与智能体任务上表现卓越。
腾讯开源大规模风格迁移模型MegaStyle，含完整训练/推理代码、140万数据集及预训练模型。
本文介绍了腾讯技术工程团队在AI Agent与技能测评方面的方案设计及落地实践经验，旨在为开发者提供可参考的评估框架。
GFPGAN 是由腾讯 ARC 开发的实用人脸修复模型，可在 Replicate 上使用。它能高保真地修复老旧或低质量的人脸图像。