安徽PVC管件胶厂 开源！商汤日日新SenseNova U1发布，迈向模型理解生成统时代

今天，商汤科技正式发布并开源日日新 SenseNova U1 系列原生理解生成统模型。它基于商汤于今年三月自主研发的 NEO-unify 架构，在单模型架构上统了多模态理解、理与生成。

NEO-unify 架构摒弃了主流的拼接式，去除了视觉编码器（VE）和变分自编码器（VAE），重新构建了统的表征空间，并且入融入每层计中，从而实现从模态集成向原生统的范式跨越。

SenseNova U1 系列模型能够将语言与视觉信息作为统的复体直接建模，实现语言和视觉信息的协同，让理解与生成能力同步增强，在保留语义丰富度的同时，维持像素的视觉保真度。

在逻辑理与空间智能等向上，它能够度理解物理世界的复杂布局与精细关系；在未来，它还能为机器人提供具身大脑，实现在单模型闭环内完成从复杂环境感知、逻辑演到任务执行的全过程，为动技术与产业发展提供重要基础与关键引擎。

本次开源发布的是 SenseNova U1 的轻量版系列 SenseNova U1 Lite。它包含两个不同规格的模型：

SenseNova-U1-8B-MoT：基于稠密骨干网络

SenseNova-U1-A3B-MoT：基于混（MoE） 骨干网络

访问 GitHub https://github.com/OpenSenseNova/SenseNova-U1 、Hugging Face https://huggingface.co/collections/sensenova/sensenova-u1 了解多信息。我们也将在近期公布详实的技术报告。

致，以小搏大：开源 SOTA，比肩商用

率，是统模型架构的核心技术优势。

传统多模态模型是把视觉编码器和语言骨干通过适配器拼接在起的。它像个"说不同语言的人组成的工作组"：有人门看图，把图像翻译为语言，有人门理解文字，进行理，有人把结果再翻译为设计指令，把图画出来。每完成次任务，信息都要在不同成员之间来回传递。这个过程虽然可行，但难会有等待、误解和信息损耗。为了弥补这些损耗，模型往往需要做得大才能达到好的果。

SenseNova U1 是基于统表征空间构建的，像是个从开始就同时掌握多项技能的人。它不是先看懂图像、再翻译成文字、再交给另个系统理解，而是在同套"思考式"里直接处理图像、文字等不同信息。图像和语言不再是两套系统之间的接力，而是在同个大脑中自然融。这样带来的好处是：信息流转快捷，理解直接，生成。模型不需要依赖单纯堆大参数来弥补中间转换的损耗，而是通过统的内部表征，把不同模态的信息以紧凑、密度的式组织起来。

简单来说，传统架构像是"多人协作、层层转述"；SenseNova U1 像是"个全能大脑安徽PVC管件胶厂，直接理解，直接表达"。少了中间转译，信息损耗低，也能在相对精简的模型规模下，实现强的多模态理解与生成能力。

实验结果验证了我们的想法。在涵盖图像理解、图像生成与编辑、空间智能和视觉理的多项基准测试中，泡沫板橡塑板专用胶SenseNova U1 Lite 均达到同量开源模型 SOTA 水平，为统多模态理解与生成树立了新的标杆。甚至仅凭 8B-MoT 的较小规格，就能达到甚至越部分大型商业闭源模型，展现出全维度多域的统力。

以下两组对比图直观地展现了 SenseNova U1 Lite 在率上的突出优势。在通用的图像生成测试中，SenseNova U1 Lite 不但在图像生成质量上比肩 Qwen-Image 2.0 Pro 或 Seedream 4.5 等大型闭源模型，达到商业水准，还在理响应速度上有显著优势。即使在具挑战、开源模型直做不好的复杂信息图生成任务中，SenseNova U1 Lite 也表现出商业的水准，对复杂信息图的排版和文字有很强的控制力。

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以下实际例子，展现了 SenseNova U1 Lite 的商业复杂信息图生成能力。

我们正在沿着当前的技术路径继续 Scale，计划在未来出体量大的模型。我们相信，基于的原生架构，可以以低得多的计成本达到顶模型的水平。

业内创：连续图文创作输出

凭借 NEO-Unify 架构的优势，SenseNova U1 在业内个实现连续的图文创作输出。并且只需要单次单模型调用，就能输出质量的作品，相比传统范式，实现了率的大幅提升。

SenseNova U1 所具备的原生图文理解生成能力，能将图像和文本底层融信号完整的保留上下文中，区别于过去只能利用多模型串联勉强实现，它的图像间风格具备明显的致，能在统表征空间进行连贯思考。

下面两个案例中，SenseNova U1 通过连贯保真度的图文交错思考输出。

任务：五分熟牛排做法：SenseNova U1 可以通过思考和规划产生分步的过程，并且给每步输出对应的图像展示。各个步骤的图示表现出的致。

任务二：绘制个钢铁侠图案：它可以从扫描草稿出发，逐步进行连续创作，终做出个完成度很的图像。每步创作的过程对于前步的结构和细节都做了的保持 —— 个统表征的共享上下文在其中发挥了关键作用。

全网开源，即刻可用

开源部署

GitHub：https://github.com/OpenSenseNova/SenseNova-U1

Hugging Face：https://huggingface.co/collections/sensenova/sensenova-u1

欢迎调用 SenseNova U1 Skill https://github.com/OpenSenseNova/SenseNova-Skills ，浏览海量样例库，获取 Prompt 编写指南，化繁为简（繁杂文 ->有趣图），让您的 Agent 成为信息图生成手

在线体验

即将上线办公小浣熊

我们相信，原生统的多模态智能是通往 AGI 的经之路。未来，我们还将持续动开源生态建设，并发布大参数规模的 U1 系列模型。迎社区广大用户和开发者提出宝贵建议，共同定义智能交互的未来。

*NEO-unify 技术博客：https://www.sensetime.com/cn/news-detail/51170548?categoryId=73

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