Mira 的新公司 Thinking Machines 发了个原生多模态交互模型，前台 200 毫秒一响应，后台跑长线推理

Thinking Machines发布原生多模态"交互模型"，实现实时人机协作

这个模型把音频、视频、文字直接吃进去，不用再靠 agent 把一堆独立模型串起来。前台交互模型每 200 毫秒处理一次输入，保持对话的实时感，用户可以随时打断；后台推理模型负责长程规划和调工具。正文没披露具体参数量、训练数据和成本，也没给评测对比，所以实际效果和泛化能力还得看后续公开信息。

推荐理由：我会先打个折：正文没披露定价、开放范围和具体 benchmark，所以只能按现有信息给到 87。亮点在于 Thinking Machines 没有只发模型权重，而是给了一套前台 200 毫秒交互节点加后台推理的分层设计，原生多模态输入不是后期缝合的。这对正在折腾实时多模态 agent 的团队来说，至少提供了一个可参考的架构思路，但没看到代码或论文之前，不宜再往上拉。