模型
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。
Qwen3 Reranker
Qwen3 Reranker是阿里巴巴通义千问团队推出的文本重排序模型，属于Qwen3模型家族。它采用单塔交叉编码器架构，能够对文本对进行相关性评估并输出得分，支持超过100种语言。通过多阶段训练范式和高质量数据训练，模型在MTEB排行榜上表现优异。Qwen3 Reranker可用于语义检索、文本分类、情感分析和代码搜索等场景，提升信息检索效率和准确性。
AnimateDiff
AnimateDiff是一款由上海人工智能实验室、香港中文大学和斯坦福大学的研究人员共同开发的框架，旨在将文本到图像模型扩展为动画生成器。该框架利用大规模视频数据集中的运动先验知识，允许用户通过文本描述生成动画序列，无需进行特定的模型调优。AnimateDiff支持多种领域的个性化模型，包括动漫、2D卡通、3D动画和现实摄影等，并且易于与现有模型集成，降低使用门槛。
书生InternThinker
书生InternThinker是一款由上海人工智能实验室开发的强推理模型，具备生成高智力密度数据及元动作思考的能力。它擅长处理数学、编程、逻辑推理等复杂任务，通过长思维能力和自我反思机制提升性能。模型采用通专融合技术和大规模沙盒环境反馈，实现复杂任务的高效解决，适用于教育、编程、科研、客服及法律等多个领域。
