商湯新模型實測：8分鐘速讀582頁招股書，“卡”在了做PPT上

作者 | 王涵 編輯 | 雲鵬 11月3日報道，昨日傍晚，商湯多模態智能體模型SenseNova 6.8 Flash正式版發佈。該模型依託長期記憶與主動交互能力，在智能體協作、辦公智能化和設計等方面優勢突出。據商湯糰隊披露，SenseNova 6.8 Flash在團隊協作、數據理解、分析推理與結果交付能力的基準測試中超越Claude Opus 5、GPT-6 Sol、Kimi K3等模型。模型發佈後，第一時間在AI辦公智能體商湯小浣熊的桌面端中，圍繞辦公場景，對SenseNova 6.8 Flash進行了體驗。體驗後我們發現，該模型在長上下文檢索、可視化等能力上表現較好。

此外，其生成的PPT和海報視覺語言一致。在生成時間上，SenseNova 6.8 Flash在生成PPT的後半程一直在重複檢查，廢了較多時間。分析可能是由於環境和Harness的影響，該結果並不能直接代表模型生成速度。一、硬剛GPT-6 Sol與Claude 5.5 Haiku，團隊協作與數據分析排名第一 基準測試方面，SenseNova 6.8 Flash在測試團隊協作能力的TeamBench和測試數據理解、分析推理與結果交付能力的DataAnalysis2.0中，位於所列模型榜首，超越了Opus 5、GPT-6 Sol、Kimi K3及GLM-5.3 Flash等模型。

在測試自動化任務執行的AutomationBench、測試工作助手協作的WorkbuddyBench、測試內容組織與視覺表達的PPT生成的RaccoonPPTBench v2，以及測試網頁瀏覽與檢索的BrowseComp四項測試中，SenseNova 6.8 Flash穩居第二，僅落後於GPT-6.5 Sol，超越了Gemini 3.1 Pro、Claude Opus 5等模型。在測試長文本記憶能力的LongMemEval-S中，SenseNova 6.8 Flash以93.33分位列第二，超越了GPT-6 Luna、DeepSeek V4.1 Flash。

在測試長上下文理解的BEAM 128K中，SenseNova 6.8 Flash與GPT-6 Luna並列第一；在測試角色記憶與個性化交互的PersonaMem-v2中，它位列第二，僅次於Claude Haiku 5.5；而在特定的綜合推理/規劃測試π-bench中，它以58.16分位列第四。二、8分鐘讀完兩份招股書，還能形成可交互看板 卷面成績這麼厲害，實際體驗效果如何呢？我們在商湯小浣熊桌面端，選用SenseNova 6.8 Flash，針對辦公場景進行了體驗。最近，Anthropic發佈了其IPO招股書，並在昨天更新了最新數據。

這兩份招股書加一起有582頁，很多數據隱藏在文字之中，找起來十分費事。我們來讓SenseNova 6.8 Flash試試，對比兩份招股書，找出有哪些數據更新了，並且形成一個數據看板。這個任務十分考驗模型的上下文檢索能力、信息抽取與實體對齊、結構化輸出與數據可視化能力，以及最重要的金融財務知識。可以看到，在這兩項任務上，SenseNova 6.8 Flash一共花了8分21秒。該模型檢索出，最新一份招股書主要有6項數據更新，分別為中期營收、中期淨虧損、現金與短期投資、總資產、累計虧損和谷歌算力承諾金額，並且標出了前後數據對比。經過核對，SenseNova 6.8 Flash列出的數字均是正確的。

SenseNova 6.8 Flash所生成的數據看板也十分全面，包含了5部分，分為更新總覽、財務業績、資產負債、運營指標和承諾與更新項。在每一頁中都有相應的前後數據對比，對於關鍵的財務數據還做了柱狀圖和曲線圖，鼠標光標落在圖標上還會顯示該點的數據。製作PPT也是辦公場景中一個老生常談的問題。我讓SenseNova 6.8 Flash將招股書中的重要數據做成一個PPT，配色參考招股書的配圖。這次任務，模型一共工作了64分鐘。我翻看了SenseNova 6.8 Flash的思考過程，其大部分時間都花在了最後的格式調整上，一直在反覆調整圖表大小、頁面邊距和字號。

當然，耗時較長也可能是受到了環境和Harness影響，並不能直接代表模型本身的輸出速度。回到任務，SenseNova 6.8 Flash接到任務後首先定下內容共8頁，理出了基本的敘事線。配色則從招股書內的配圖取樣，採用暖米白底、粉、薄荷綠、淺藍、暖灰低飽和編輯風。成品PPT以圖表為主，其中每一個數據、圖表以及背景都是可以編輯的，具體效果如下： 接下來，我讓SenseNova 6.8 Flash將招股書中的重要數據做成一個豎版海報，配色依舊參考招股書，效果如下： 二、支持動態海報與Agentic 3D設計，還能接入Figma 據商湯糰隊介紹，SenseNova 6.

8 Flash的設計生成支持Web、SVG、Three.js、Blender、PPT等形式，還支持動態PPT、動態海報與Agentic 3D設計。例如，在製作PPT時，SenseNova 6.8 Flash會先梳理每一頁需要傳達的信息、需要停頓的位置與重點強調的內容，再據此編排動效。在動態海報上，SenseNova 6.8 Flash可以將主體視覺、文字層級與動效編排放在同一次生成中統籌考慮：主視覺的運動幅度與文字出現的位置、時機相互配合，時間軸節奏服務於信息層級。在3D建模上，SenseNova 6.8 Flash可以通過Agent與Blender協同完成複雜3D創作。

用戶輸入需求後，Agent生成場景初版，並結合實際渲染結果與用戶反饋持續調整。用戶可要求在Blender軟件裡面製作特定場景，例如盧浮宮，然後針對首次輸出存在瑕疵，如盧浮宮屋頂懸空、金字塔位置等進行修正，用戶還可追加修改要求，如添加天氣動畫等效果。通過多輪“生成—觀察—反饋—修改”，逐步完善動態3D場景，最終輸出可繼續編輯的Blender工程。在SVG設計方面，該模型還支持矢量圖形與動畫創作，可結合圖形構造、色彩搭配、路徑控制與動效編排，生成風格統一、可無損縮放且可二次編輯的矢量設計。同時，SenseNova 6.

8 Flash還支持三維場景與交互內容創作，可綜合處理空間佈局、材質與光照、鏡頭控制及動畫編排，構建可在網頁中實時渲染的三維內容。除了在工作臺設計，商湯糰隊介紹稱，該模型還可以接入Figma等工作流，幫助用戶將AI設計能力融入現有的專業設計流程。結語：模型已具備交付能力，將加速辦公落地 從實測結果來看，SenseNova 6.8 Flash在長文本處理、複雜信息抽取以及多模態設計上展現出了極高的可用性。儘管在諸如複雜PPT排版等任務上耗時較長，但其直接輸出可編輯文件的能力，已經具備交付能力。

就在幾天前，商湯還開源SenseNova Loop-9B-Preview，提供9B級Looped Transformer的開源實踐。結合其在前沿架構探索與開源社區的投入，商湯或正在通過“閉源模型主攻高複雜度落地，開源模型探索下一代架構”的雙線策略，加速AI在真實辦公與專業設計工作流中的落地。