腾讯混元开源语音模型 AuK，一句话改口音
模型参数量 1.5B，MIT 协议，代码和权重同步放出。官方列出的任务超过 15 项，覆盖零样本合成、内容改写、音高语速调整、情绪音色口音修改、降噪去混响与说话人分离。蒸馏版 AuK Flash 固定四步采样、推理不开 CFG，官方给出的墙
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腾讯混元Hy4开源，盲测2.99分险胜GLM与Kimi
770B 参数只激活 49B，腾讯把开源模型的算力账压到了 6.4% 的激活率。盲测领先 GLM 5.3 的那 0.07 分说明不了太多，能否撑住长周期工程任务，才是这一版要证明的东西。
腾讯语音模型开始听懂上下文
腾讯把混元大模型接进语音识别，公开 WER、方言覆盖和 API 限制，竞争轴已经从“听清字”转向“听懂场景”。
腾讯混元开源推理加速框架
混元这次没有只晒模型跑分，而把推测解码的训练框架、两类 drafter 权重和评测链路一起放出，目标直指大模型推理成本。
腾讯开源两款机器人基座模型
腾讯这次没有先讲机器狗、机械臂或展台演示，而把两套“脑子”直接放到开源社区：Hy Embodied VLM 1.0 负责看懂真实场景、推演动作影响；Hy Embodied RxBrain 1.0 负责把任务拆成语言步骤，并同时想象每一步完成