模型

RDT

RDT是清华大学AI研究院推出的一款双臂机器人操作任务扩散基础模型,拥有十亿参数量,可自主完成复杂任务,如调酒和遛狗。该模型基于模仿学习,具备强大的泛化能力和操作精度,支持多种模态输入和少样本学习。RDT已在餐饮、家庭、医疗、工业及救援等领域展现广泛应用前景,推动机器人技术发展。

Playground v3

Playground v3是一款基于大型语言模型(LLM)的文本到图像生成工具,具备240亿参数量的潜扩散架构(LDM),能够精准理解和生成复杂的图像内容,支持RGB颜色控制和多语言文本生成。其核心功能包括文本到图像生成、图形设计、RGB颜色控制和多语言支持,广泛应用于设计、内容创作、游戏开发、广告等多个领域。

Zero123

一种从单个图像到一致的多视图扩散基础模型,旨在使用单视图输入生成 3D 一致的多视图图像。

TokenSwift

TokenSwift是由北京通用人工智能研究院开发的超长文本生成加速框架,可在90分钟内生成10万Token文本,效率较传统模型提升3倍,且保持输出质量。其核心优势包括多Token并行生成、动态KV缓存管理、上下文惩罚机制等技术,支持多种模型架构。适用于内容创作、智能客服、学术研究及编程辅助等场景。

Llama 4

Llama 4 是 Meta 推出的多模态 AI 模型系列,采用混合专家(MoE)架构,提升计算效率。包含 Scout 和 Maverick 两个版本,分别适用于不同场景。Scout 支持 1000 万 token 上下文,Maverick 在图像理解和创意写作方面表现优异。Llama 4 支持 200 种语言,具备强大的语言生成与多模态处理能力,适用于对话系统、文本生成、代码辅助、图像分析等多个

OThink

OThink-MR1是由OPPO研究院与香港科技大学(广州)联合研发的多模态语言模型优化框架,基于动态KL散度策略(GRPO-D)和奖励模型,提升模型在视觉计数、几何推理等任务中的泛化与推理能力。其具备跨任务迁移能力和动态平衡探索与利用机制,适用于智能视觉问答、图像描述生成、内容审核等多个领域,具有广阔的应用前景。

Megrez

Megrez-3B-Omni是一款具备全模态理解能力的开源模型,支持图像、音频和文本的综合处理,具备强大的推理效率和多模态交互功能。它能够在多个权威测试集中展现卓越性能,尤其擅长场景理解、OCR识别及语言生成等任务,同时通过智能WebSearch调用增强问题解答能力,适用于个人助理、智能家居、车载系统等多种应用场景。

OmniSVG

OmniSVG是复旦大学与StepFun联合开发的全球首个端到端多模态SVG生成模型,基于预训练视觉语言模型,通过创新的SVG标记化技术实现结构与细节的解耦,支持从文本、图像或角色参考生成高质量矢量图形。其训练效率高,支持长序列处理,适用于图标设计、网页开发、游戏角色生成等场景,生成结果具备高度可编辑性和跨平台兼容性。

Edicho

Edicho 是一种基于扩散模型的图像编辑工具,能够在多图像间实现一致性编辑,无需额外训练。其核心技术包括 Corr-Attention 注意力模块和 Corr-CFG 去噪策略,通过显式图像对应关系提升编辑质量与一致性。适用于图像修复、风格转换、内容创作、医学影像增强等场景,具备良好的兼容性与扩展性。

UI

UI-TARS是由字节跳动开发的图形用户界面代理模型,支持通过自然语言实现桌面、移动端和网页的自动化交互。具备多模态感知、跨平台操作、视觉识别、任务规划与记忆管理等功能,适用于自动化任务执行和复杂交互场景。支持云端与本地部署,提供丰富的开发接口,便于集成与扩展。