云知声盘中涨超9%，发布新一代高密度智能模型U2-Flash

9月15日，云知声盘中涨超9%。

消息面上，云知声发布公告，正式发布基于U2通用基座模型强化后训练的新一代高密度智能模型U2-Flash。该模型采用MoE架构，总参数约266B，单次推理激活约10B参数，首字响应时间平均控制在3秒以内，峰值输出吞吐最高300Tokens/s。在DeepSWE v1.1榜单中得分64.6分，超过GLM5.3-Flash和DeepSeek-V4-Pro-0813等模型；TerminalBench3.0评分提升至24.3分，超过K3等万亿参数级别模型；SWE-Bench Pro评分达61.6分，较前代提升10.5分。Agent任务迭代步数减少20%–30%，任务执行周期缩短35%，Token消耗减少20%–30%。模型具备隐式思考与连续状态推理机制，推理强度封装为四档可控接口，已完成对主流国产算力平台的系统性适配。训练方式上建立了模型深度参与自身训练的自主闭环机制，为递归自我改进方向的第一步实践，有效训练轨迹数提升约60%，训练步数减少约55%。