2024年2月20日，腾讯旗下的 AI智能 工作台产品 “ima.copilot”（简称 “ima”）正式推出了移动应用程序，首先在安卓平台上线，iOS 版本也将于近期推出。为了提升用户体验，腾讯还将云存储空间免费扩容至2GB，进一步丰富了其多终端生态布局。自2024年10月发布以来，ima 产品凭借其知识库为核心的设计理念，已覆盖 Windows、Mac 及微信小程序等多个平台。而此次移动端的推出，标志着用户能够随时随地享受 “搜索、阅读、写作” 的一体化智能体验，进一步实现了 “让知识流动起来” 的愿景。

腾讯理财通2月20日宣布重要升级:同时接入DeepSeek-R1模型满血版和腾讯混元大模型，标志着这家服务数亿用户的财富管理平台在AI金融服务领域迈出重要一步。本次升级后，腾讯理财通将整合其专业金融信息数据、微信公众号文章等资源，结合大模型能力，为用户提供更专业、实时的金融服务。用户可通过App首页搜索框或股票行情入口快速体验新功能。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney据平台介绍，新版服务将覆盖全市场基金及股票实时行情，融合A股、港股、美股深度研报及

腾讯旗下AI工作台ima.copilot（简称ima）今日宣布推出移动端应用程序(App)，率先上线安卓端，iOS将于近期上线，同时将云存储空间免费扩容至2G，进一步拓展其多终端生态布局。作为以知识库为核心的AI工作台产品，ima自2024年10月发布以来，已覆盖Windows、Mac及微信小程序平台，此次移动端上线标志着用户可随时随地享受“搜、读、写”一体化的智能体验，真正实现“让知识流动起来”。ima移动端依然延续了简洁、清爽的设计风格，整合了电脑端和小程序的核心能力。用户可以基于“腾讯混元

今日，腾讯宣布推出混元3D AI 创作引擎，旨在通过提示词或图片，快速生成高质量的3D 模型。该创作引擎集成了3D 功能矩阵、编辑工具、生成工作流及丰富的创作素材库，为设计师和创作者提供了极大的便利。用户只需输入简单的提示词，例如 “圆形棕色长形沙发” 或 “猫头鹰，大眼睛，深棕色”，便可轻松生成对应的3D 模型，并可选择不同的风格进行下载，支持主流3D 文件格式如 glb、fbx 和 obj。此外，该引擎还具备3D 动画、草图生成和3D 小游戏创作等多样化功能，大幅提升创作效率。

在大模型（Large Language Model，LLM）快速发展的今天，模型的训练和推理成本日益成为研究和应用的关注焦点。最近，腾讯混元团队发布了一项重要研究，深入探讨了低比特浮点量化训练的 “Scaling Laws”，即浮点数量化训练的规模法则。此项研究的核心在于通过降低模型的精度，探索如何在不损失性能的情况下，显著降低计算和存储成本。研究团队进行了多达366组不同参数规模和精度的浮点数量化训练，系统分析了影响训练效果的多种因素，包括模型大小（N）、训练数据量(D)、指数位(E)、尾

近日，微信公众平台悄然上线了一个很有意义的新功能 ——“AI 配图”，用户只需输入描述即可生成与其内容相关的图像，这无疑可以显著提升了内容创作的效据介绍，AI配图功能是腾讯以微信公众平台第三方生成技术服务为技术基础开发的向微信公众账号用户提供的AI图片生成功能。该服务使用了模型算法机制为腾讯混元助手大模型算法。在使用上，运营者只需登录微信公众账号，在“图片-AI配图”功能下使用AI配图功能，或在AI配图中点击“试试AI配图”跳转到AI配图功能，或其它以“A

2024年11月26日，英特尔在成都成功举办了新质生产力技术生态大会。会上，英特尔与全球开源伙伴及生态合作伙伴共同探讨了企业开放平台、AI PC开源项目和基础软件基座等关键议题。腾讯应用宝在会上聚焦“AI创新”，分享了腾讯应用宝电脑版“小宝AI助手”的功能和未来愿景，讨论了跨端场景下智能服务对用户体验的重要性和实践可能性。腾讯应用宝技术总监蒋超在演讲中指出，腾讯应用宝电脑版不仅融合了英特尔提供的先进PC本地技术，还接入了腾讯混元大模型，使得小宝AI助手未来能

搜狗输入法12.0版本近日迎来了智慧升级，推出了一系列新功能，此次更新的核心亮点包括AI搜索、AI快查、AI陪伴、魔术手势以及全新视觉设计。在AI搜索方面，搜狗输入法12.0版本通过与腾讯混元大模型的合作，实现了边输入边搜索的功能。用户只需点击放大镜图标，即可快速获取搜索结果，大大提高了搜索效率。此外，PC端用户可以通过“等号划词”功能快速获取信息，提升了工作和学习效率。

据AI前线消息，腾讯杰出科学家、腾讯混元大模型技术负责人之一刘威已经从腾讯离职。刘威在腾讯负责混元大模型的技术开发和应用实践。他曾在多个国际会议和期刊上发表论文，并获得多个奖项。刘威的离职消息引发了业界的关注，因为他是腾讯混元大模型的核心人物之一。混元大模型是腾讯在人工智能领域的重要布局，旨在为各种应用场景提供强大的AI能力。据悉，刘威曾表示，腾讯混元大模型的目标是实现从无序到有序、从混乱到规律的过程，这也正是生成模型的使命。混元大模型

腾讯混元3D生成大模型是业界首个同时支持文字、图像生成3D的开源大模型，首批开源模型包含轻量版和标准版，轻量版能在10秒内生成高质量3D资产。该模型已在技术社区公开发布，包含模型权重、推理代码、模型算法等完整模型，可供开发者、研究者等各类用户免费使用。

腾讯今日发布开源MOE大语言模型Hunyuan-large，总参数量达398B，激活参数量52B。公开测评结果显示，腾讯混元Large在CMMLU、MMLU、CEva1、MATH等多学科综合评测集以及中英文NLP任务、代码和数学等9大维度全面领先，超过Llama3.1、Mixtral等一流的开源大模型。据了解，该模型在技术创新上可实现高质量合成数据，通过使用合成数据增强训练，有效应对自然数据的不足。在上下文处理能力方面，预训练模型支持高达256K的文本序列，显著增强了处理长上下文任务的能力。同时，腾讯混元宣布，为填补行业

近日，有媒体报道称，微信正在对AI问答功能进行灰度测试，部分用户可以通过微信搜索框输入问题来触发AI问答功能。AI问答能在大约20秒内生成约400字的回答，并提供5个来自微信公众号的参考资料。测试结果显示，AI问答功能目前主要引用微信公众号作为参考资料。

腾讯公司近期推出了一款名为ima.copilot（简称ima）的智能工作台产品，它由腾讯混元大模型提供技术支持。这款产品旨在通过其会思考的知识库，为用户开启搜读写的新体验。ima.copilot的核心功能包括知识获取、打造专属知识库以及智能写作辅助。

在今日举办的骁龙峰会2024上，高通技术公司正式发布了备受期待的骁龙8至尊版移动平台，这是一款基于台积电第二代3nm制程工艺打造的芯片，标志着安卓阵营手机芯片性能的新高度。骁龙8至尊版采用了全新的核心设计，取消了小核，转而采用了全大核设计，包括2颗主频高达4.32GHz的超大核和6颗3.53GHz的大核。这一设计刷新了手机处理器主频的历史记录。高通宣称，与前代产品相比，该芯片的CPU单核性能提升了45%，多核性能同样提升了45%，同时功耗降低了44%。

腾讯混元文生图大模型（HunyuanDiT）近日联合社区发布了三款新的可控制插件ControlNet，分别为tile(高清放大)、inpainting(图像修复与扩充)和lineart(线稿生图)，进一步扩展了其ControlNet矩阵。这些插件的加入，使得混元DiT模型能够覆盖更广泛的应用场景

腾讯公司近期推出了一项创新的教育辅助工具——“AI作文辅导”，旨在帮助学生提高写作能力。这项功能基于腾讯混元大模型，目前已在QQ浏览器上免费开放使用。

国产大模型在人工智能的多模态领域展现出强劲实力，腾讯的hunyuan-vision和上海AI Lab的InternVL2-40B分别在闭源和开源领域领跑，超越国际知名模型。hunyuan-vision作为腾讯混元大模型的多模态版本，在API调用上受到开发者欢迎，并在腾讯元宝APP中免费开放，展现实用易用性。元宝APP在多模态能力评测中国内第一，通过一系列测试展示了其在理解中文语境、处理图像内容及实际应用中的出色表现，如理解梗图表情包、识别照片内容、挑战视觉错觉等。腾讯混元大模型持续迭代，已扩展至万亿参数规模，覆盖文本、多模态理解及生成领域。元宝APP主打实用AI搭子，具备多端同步、聊天记录同步及强大的多模态理解能力，能基于图片内容进行深入分析。未来，腾讯计划进一步提升融合模型的多模态能力，优化用户体验，并在深度搜索和深度长文阅读方面进行功能更新，以简化用户操作。

​腾讯混元大模型在中文多模态大模型SuperCLUE-V测评基准8月榜单中表现卓越，荣获国内大模型排名第一，位于卓越领导者象限。多模态理解，即模型需准确识别图像元素、理解其关系，并生成自然语言描述，考验了模型对图像识别的精确度及对复杂现实世界的理解力。

腾讯最新升级的混元文生图大模型（混元DiT）1.2版本，适配了Onijza、LoRA、ControlNet和Kohya插件于Diffusers库，显著降低了训练个性化图像生成模型的门槛。该升级版本图片质感和构图显著提升，支持中英文双语描述的混元Captioner模型更准确地理解中文语义，生成结构化、完整和准确的图片描述。混元Captioner模型的开源，允许全球研究者和数据标注人员提升图像描述质量，生成更全面准确的图片描述，大大提高其在训练各类视觉模型过程中的应用效果。最重要的是，混元DiT模型的小显存版本简化了使用成本，最低仅需6G显存即可运行，从而扩大了其在个人电脑领域的广泛应用潜力。QinT技术报告详述了此模型的创新功能和应用优化。

腾讯混元文生图大模型（混元 DiT 模型）宣布全面开源训练代码，包括 LoRA 插件和 ControlNet 插件。LoRA 是一种用于微调大型语言模型的技术，可以在不修改原有模型或增加模型大小的情况下，利用少量数据训练出具有特定特征的模型。