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（来源：量子位）

刚刚，生图圈杀出一个新国产模型——

不仅原生8K直出，还是会自己打草稿、做设计、检查作业的那种！

瞧，下面这张超超超超长的8K图，就是它做出来的：

这幅超长卷的主题，是“WAIC九周年2018—2026”；从左往右，时间依次铺开，并且把每一届的亮点内容都涵盖了进来。

或许你会有疑问了，这么大的图，细节能稳吗？

好问题，我们这就“拿着放大镜”再细细品鉴一下

字字清晰，字字清晰。

这，便是商汤刚刚在WAIC 2026上最新发布的的新模型——日日新SenseNova U1 Pro。

简单来说，U1 Pro是一套面向复杂多模态任务的交付系统，它要围绕目标完成理解、规划、信息组织、多模态生成、检查修正和最终交付，内核是理解、生成、行动的原生统一。

在看完整体的发布之后，我们可以把U1 Pro的亮点归拢为如下三点：

如果说以前的生图模型，比的是谁画得更像、谁出图更快，那U1 Pro更像是把问题再往前推一步：

一张图能不能少靠人收拾残局，自己把整套活做完？

为了检验U1 Pro真实效果，我们又给它出了四道题。

生成8K版“十二四节气”

第一个实测，继续考验一下U1 Pro的超长画幅。

我们让它围绕二十四节气，生成一张横向展开的8K长图。

这个任务其实考的还是AI抓细节的能力，比如24个节气的名称和顺序不能乱；每个节气要对应合适的物候与季节颜色；24个竖向单元需要彼此区分，同时保持完整的视觉风格；从春到冬的色彩也要自然过渡。

来看下U1 Pro生成的图：

从整体看，模型确实把24个节点放进了同一套横向版式里。

它没有把结果处理成24张尺寸相同、彼此无关的壁纸。每一格的山水高度、植物位置和留白都在变化，画面因此有了类似屏风和长卷结合的节奏。

所以U1 Pro已经是稳稳能够输出8K超长图的选手了。

第二个实测，我们让它设计一张高级实验室视觉海报，主体就叫做《机器如何观察和理解人类》。

Prompt要求画面中央出现一位背对镜头、略微侧身的人物，头部和上半身叠加检测框、坐标轴、几何圆、运动轨迹、视线追踪、空间网格和数据节点。

来看下细节：

比较意外的是，一般生图模型只要提到的“科技”、“机器人”等关键词，大多数可能都会选择科技蓝的色调。

但U1 Pro直接避开了这一点，暗金线条、黑色背景与纸张颗粒感，形成了比较完整的视觉层级。中心焦点明确，信息量很高，画面却没有完全失控。

第三道题，是一幅琉璃质感的古风建筑山河图。

要求里同时出现青绿色山脉、蓝色河流、瀑布、宝塔、山门、亭台、廊桥、宫殿、桃花林、松树、祥云，以及一座带有东方结构语言的未来建筑。

材质方面，山体要像琉璃、玉石和珐琅共同烧制，表面有流动高光、釉面层次和金色描边；水面要有通透感和反射；建筑则不能变成廉价的3D模型。

U1 Pro生成的结果如下：

从最终生成图来看，模型能够把琉璃山体、水系、古建和未来建筑组织成相对完整的世界，已经体现出它对复杂风格要求的执行力。

前三题全是大场景、超长图和复杂排版，因此，最后一个任务，我们尝试一下可以直接交付的、商业化的电影海报。

Prompt如下：

最终结果中，依旧是字字清晰，并且整体效果就是那种可以直接商用的感觉！

四道题看下来，U1 Pro的长处并不只在8K。

它更擅长围绕一个完整目标组织画面，把信息、版式、人物、材质和风格放进同一次任务里。

除此之外，像结构图、可商用图等等，U1 Pro都是能hold得住的：

从一次生图，到自己检查

实测中几张图的共同点，已经不只在画质。

无论是二十四节气长图，还是复杂海报和琉璃山河，U1 Pro都需要同时记住多组要求，并在同一张画面里持续处理信息、构图、风格和细节。

这也对应了当前生图工具里一个很实际的问题。

如今不少模型已经可以通过自然语言反复修改，但任务稍微复杂一点，结果依然容易失控。改对一个局部，其他区域跟着变化；画面看起来很专业，文字和结构却经不起检查；多改几轮后，纹理、人物和背景也可能逐渐跑偏。

商汤CEO徐立在现场将这一问题概括为：

U1 Pro选择的方向，是把一次生图拉长成一套连续的创作流程。

这里所说的“思考”，并非向用户展示一长串文字推理，更接近图像与文字交错进行的连续创作。

在商汤联合创始人、首席科学家林达华与量子位的交流过程中，他表示：

由此，进入U1 Pro后，这套流程进一步扩展成一条闭环：

理解目标、规划任务、组织信息、生成内容、检查问题、持续修正，最后完成交付。

以我们最开始展示的WAIC九周年长卷为例，模型要先消化九年资料，再决定事件如何分布、年份之间如何衔接、山水和城市怎样组织、文字信息放在哪里，最后还要保持统一的东方视觉风格。

原生8K，难点远不止多几个像素

虽然8K直出，是这次U1 Pro非常亮眼的一个标签，但分辨率大幅提高背后带来的难度，也是同倍增加。

因为分辨率越高，视觉Token数量也会增加，Attention的计算量和显存占用随之上涨。

对此，商汤采用的一个关键方案是使用32×32的大Patch。

正如林达华所说，常见生图模型可能采用16×16 Patch，如果一个Patch对应一个或一组Token，边长扩大一倍后，视觉Token总数可以降到原来的四分之一。

这相当于把一张图划分成更大的格子，格子少了，计算压力会降低；但与此同时，大格子也更容易丢细节。

为了解决这个问题，团队又加入了自适应Noise Control，对细节区域使用更有针对性的训练策略；Patch之间保留一定重叠，同时在空间采样、Loss设计和模型结构上进行优化。

这些手段共同控制上下文规模，避免8K带来爆炸式增长，同时尽量保住小字、纹理和结构。

总结来说，U1 Pro把格子放大，先减少总量，再通过重叠和更精细的训练，把大格子内部的细节找回来。

生图，也在复刻AI Coding的路

从行业角度看，U1 Pro更值得关注的地方，是它对应了一次产品范式变化。

要理解这种变化，我们其实可以看下一下AI Coding。

AI Coding最早是Copilot，帮助专业开发者补全代码；接着是Vibe Coding，用户用自然语言表达需求；再往后，Coding Agent开始拆解任务、写代码、调用工具、测试和修复，承担完整工程。

模型价值也从“写了多少行代码”，转向“能不能把项目做出来”。

而多模态的内容，也正在出现相似变化：

模型不只生成一张图，还要理解目标、组织信息、保持长程一致性、检查错误，并交付可以使用的结果。

Coding给商汤带来的启发，是一项技术一旦突破工业红线，真正带来生产力变化，就有机会打开更大的商业空间。

商汤由此判断，图文交错思维和理解生成统一，也可能打开视觉设计这条差异化赛道。

当然，U1 Pro目前还不能说是完美。

因为异步生成意味着用户要用等待时间换更高完成度；编辑能力、成本和稳定性仍需真实项目验证；专业设计场景也不会只依赖一张最终图片，图层、矢量元素、版本管理和团队协作同样重要。

但可以确定的是，方向已经变得清楚——

当生图告别反复抽卡，开始对结果负责，多模态Agent的竞争，才算真正开场。