SmolDocling
SmolDocling-256M-preview 是一款轻量级多模态文档处理模型，能将图像文档高效转换为结构化文本，支持文本、公式、图表等多种元素识别。模型参数量仅256M，推理速度快，适合学术与技术文档处理。具备OCR、布局识别、格式导出等功能，并兼容Docling，适用于文档数字化、科学研究及移动环境应用。
多模态
Paper2Poster
Paper2Poster是由加拿大滑铁卢大学、新加坡国立大学等机构推出的学术框架，基于多模态自动化技术从科学论文生成海报。它通过Parser、Planner和Painter–Commenter系统实现内容压缩、布局优化和视觉质量提升，支持将长篇论文转化为结构化视觉海报。Paper2Poster引入PaperQuiz评估方法，确保海报有效传达核心内容，提高生成效率，适用于学术会议、报告、科研展示及教
POINTS 1.5
POINTS 1.5 是腾讯微信开发的多模态大模型，基于LLaVA架构设计，包含视觉编码器、投影器和大型语言模型。它在复杂场景OCR、推理、关键信息提取、数学问题解析及图片翻译等方面表现突出，适用于票据识别、自动客服、新闻摘要、学术论文处理、旅游翻译和在线教育等多个领域。该模型通过高效的数据处理和特征融合技术，实现了跨模态任务的精准处理与高效输出。
HiDream AI
HiDream AI的目标是帮助用户零基础掌握AIGC的一站式能力，唤醒创造力、赋予作品生命感和价值感，同时解放生产力，提升全流程工作效率。
AddressCLIP
AddressCLIP 是一种基于 CLIP 技术的端到端图像地理定位模型，由中科院自动化所与阿里云联合开发。它通过图像与地址文本对齐和地理匹配技术，实现街道级别的精确定位，无需依赖 GPS。模型在多个数据集上表现优异，适用于城市管理、社交媒体、旅游导航等多个场景，具备良好的灵活性和多模态结合潜力。
