推理

MME

MME-CoT 是一个用于评估大型多模态模型链式思维推理能力的基准测试框架,涵盖数学、科学、OCR、逻辑、时空和一般场景六大领域,包含1,130个问题,每题均附关键推理步骤和图像描述。该框架引入推理质量、鲁棒性和效率三大评估指标,全面衡量模型推理能力,并揭示当前模型在反思机制和感知任务上的不足,为模型优化和研究提供重要参考。

MeteoRA

MeteoRA是一种基于LoRA和混合专家架构的多任务嵌入框架,用于大型语言模型。它支持多任务适配器集成、自主任务切换、高效推理及复合任务处理,提升模型灵活性和实用性。通过动态门控机制和前向加速策略,显著提高推理效率并降低内存占用,适用于多领域问答、多语言对话等场景。

BioMedGPT

BioMedGPT-R1是由清华大学AI产业研究院与北京水木分子生物科技联合开发的多模态生物医药开源大模型。基于DeepSeek R1技术,实现生物模态(如分子、蛋白质)与自然语言的统一融合,支持跨模态问答与深度推理。该模型在药物分子理解、靶点挖掘等领域表现优异,适用于药物设计、临床前研究及医学文本分析等多种场景,具备较高的文本推理能力和多模态处理能力。

Ovis2

Ovis2是阿里巴巴国际团队开发的多模态大语言模型,采用结构化嵌入对齐技术提升视觉与文本的融合效果。支持视频、图像和多语言处理,强化了思维链推理和复杂场景下的OCR能力。提供多个参数规模的版本,适用于研究、开发及各类应用场景,展现卓越性能。

协和·太初

协和·太初是北京协和医院与中国科学院自动化研究所联合开发的国内首个罕见病AI大模型,基于中国人群基因数据和罕见病知识库构建。该模型采用极小样本冷启动技术,支持多轮交互问诊、辅助医生决策、病历书写与基因解读等功能,具备深度推理能力和可溯源知识库,有效抑制AI“幻觉”。通过临床使用与数据反馈形成闭环优化,持续提升诊疗能力,助力罕见病诊疗体系建设。

TongGeometry

TongGeometry是由北京通用人工智能研究院与北京大学人工智能研究所联合开发的几何模型,采用树搜索和神经符号推理技术,能自动生成高质量的几何竞赛题并完成证明。该工具构建了庞大的几何定理库,涵盖67亿个需辅助构造的定理,具备广泛应用场景,如数学竞赛、教育及研究领域,支持复杂几何问题的探索与教学资源开发。

Agentic Reasoning

Agentic Reasoning是由牛津大学开发的增强大型语言模型推理能力的框架,通过整合外部工具(如网络搜索、代码执行和结构化记忆)解决复杂的多步骤推理问题。其核心在于动态调用代理,如Mind Map代理、网络搜索代理和代码代理,以提升推理效率与准确性。该框架在博士级科学推理和深度研究任务中表现优异,具备实时信息检索、逻辑关系组织和计算分析支持等功能,适用于学术、医学、金融等多个领域。

LLaDA

LLaDA是一款基于扩散模型框架的新型大型语言模型,由中国人民大学高瓴AI学院与蚂蚁集团联合开发。它通过正向掩蔽和反向恢复机制建模文本分布,采用Transformer作为掩蔽预测器,优化似然下界提升生成效果。LLaDA在上下文学习、指令遵循和双向推理方面表现突出,尤其在反转推理任务中克服了传统自回归模型的局限。其8B参数版本在多项基准测试中表现优异,适用于多轮对话、文本生成、代码生成、数学推理和语

Grok 3

Grok 3是由马斯克旗下xAI推出的最新AI模型,具备强大的推理能力和多模态处理功能。采用“思维链”技术,支持复杂任务的逐步分析,提升逻辑准确性。模型参数量达1.2万亿,基于10万块H100 GPU训练,性能在多个基准测试中超越同类产品。适用于自动驾驶、医疗、教育、客服及营销等多个领域,提供高效智能解决方案。

腾讯混元T1

T1(Thinker)是腾讯混元推出的深度思考模型,支持逻辑推理与联网搜索,具备高速响应和长文本处理能力。采用Hybrid-Mamba-Transformer架构,提升推理效率与准确性。适用于教育、医疗、市场分析等多个领域,输出简洁、幻觉低,适合复杂指令处理和多任务场景。