vivo蓝心大模型升级，四款核心模型齐发

在vivo开发者大会上，vivo宣布蓝心大模型完成全面升级，正式提出打造以个人为中心的智能体大模型矩阵，并一次性发布四款核心模型：Blue LM-RealTime、Blue LM-Nano、Blue LM-Flash以及Blue LM-Pro。这一矩阵从语音理解、端侧感知与记忆，一直延伸到云侧的任务执行，形成了覆盖端云两侧的完整能力布局。

其中，Blue LM-RealTime定位为蓝心语音大模型，采用全新的端到端语音理解架构，并在模型中融入更多个性化信息。按照官方描述，即便用户身处嘈杂环境、轻声说话、带有口音，或者连续表达、中英文混说，该模型依然能够完成识别与理解。这意味着语音交互不再过度依赖安静环境与标准发音，日常场景下的可用性得到明显提升。

Blue LM-Nano则是蓝心端侧大模型，核心能力是实时感知并沉淀个人记忆。它能够融合处理屏幕内容、图像、视频、文本和文件等多种信息，不仅可以理解用户当前正在做什么，还能长期记录使用习惯、偏好、设备状态以及时空场景等信息。vivo表示，蓝心端侧大模型的感知与记忆能力保持行业领先，并取得多项榜单第一。模型在端侧运行，也让感知与记忆有了更贴近个人的数据基础。

Blue LM-Flash与Blue LM-Pro定位为蓝心云侧大模型，主要负责复杂任务的执行。通过自研Agentic引擎与系统级Harness深度协同，两款模型可以充当手机任务中控：用户只需说出需求，蓝心小V便可跨设备、跨应用、跨场景调用相关能力并执行任务。同时，系统还能够根据用户在使用过程中的修正持续学习，让后续的任务执行更加贴合个人习惯。

从整体架构看，四款模型各有分工又彼此衔接：端侧模型负责实时感知与长期记忆，语音模型负责自然且低门槛的输入，云侧模型负责复杂任务的规划与执行。这种端云协同的智能体思路，把大模型从一次性的问答工具，推向能够理解上下文、记住偏好并主动完成操作的系统中枢。当记忆与执行能力被写入模型矩阵，手机上的AI助手正在从听得懂问题，走向记得住用户、还能替用户办事。