推理

豆包1.5·UI

豆包1.5·UI-TARS是字节跳动推出的一款面向图形用户界面(GUI)的智能代理模型,具备视觉理解、逻辑推理和操作执行能力。它无需预定义规则,即可实现端到端的GUI任务自动化,适用于办公、测试、客服及机器人交互等多个场景。模型基于多模态融合与端到端学习技术,支持高效的界面交互与精准的视觉定位。

Infinity

Infinity-MM是智源研究院发布的千万级多模态指令数据集,包含4300万条样本,涵盖视觉问答、文字识别、文档分析及数学推理等多领域任务。它通过严格的筛选和去重保证数据质量,并采用合成数据生成技术扩展数据集规模。基于此数据集,智源研究院训练出了20亿参数的Aquila-VL-2B模型,在多项基准测试中表现出色,推动了多模态AI领域的研究与发展。

WarriorCoder

WarriorCoder是由华南理工大学与微软联合开发的代码生成大语言模型,采用专家对抗机制生成高质量训练数据,无需依赖专有模型或数据集。它具备代码生成、优化、调试、推理及多语言支持等功能,在代码生成、库使用等任务中达到SOTA性能,适用于自动化开发、教育辅助及跨语言转换等场景。模型通过Elo评分系统和裁判评估确保训练数据质量,提升泛化能力与多样性。

法信法律基座大模型

法信法律基座大模型是一款基于深度学习技术的国家级法律AI基础设施,整合万亿级法律数据,具备法律语义理解、逻辑推理、内容生成等功能。它已在审判辅助、行政执法、公共法律服务等多个场景中落地应用,有效提升法律工作的智能化水平。

Sa2VA

Sa2VA是由字节跳动联合多所高校开发的多模态大语言模型,结合SAM2与LLaVA技术,实现对图像和视频的密集、细粒度理解。它支持指代分割、视觉对话、视觉提示理解等多种任务,具备零样本推理能力和复杂场景下的高精度分割效果。适用于视频编辑、智能监控、机器人交互、内容创作及自动驾驶等多个领域。

R1

R1-Onevision 是一款基于 Qwen2.5-VL 微调的开源多模态大语言模型,擅长处理图像与文本信息,具备强大的视觉推理能力。它在数学、科学、图像理解等领域表现优异,支持多模态融合与复杂逻辑推理。模型采用形式化语言和强化学习技术,提升推理准确性与可解释性,适用于科研、教育、医疗及自动驾驶等场景。

蓝心大模型BlueLM

蓝心大模型(BlueLM)是vivo推出的自研通用大模型矩阵,包含十亿、百亿、千亿三个参数量级共5款,主要面向端侧和云端服务,用于复杂逻辑推理等应用场景。

MMBench

MMBench-Video是一个由多家高校和机构联合开发的长视频多题问答基准测试平台,旨在全面评估大型视觉语言模型(LVLMs)在视频理解方面的能力。平台包含约600个YouTube视频片段,覆盖16个类别,并配备高质量的人工标注问答对。通过自动化评估机制,MMBench-Video能够有效提升评估的精度和效率,为模型优化和学术研究提供重要支持。

OLMo 2 32B

OLMo 2 32B 是由 Allen Institute for AI 推出的开源语言模型,拥有 320 亿参数,性能接近更大规模模型。它采用三阶段训练策略,结合预训练、中期训练和后训练,提升模型稳定性与任务适应性。模型支持多任务处理,涵盖自然语言处理、数学推理、编程辅助和内容创作等领域,并具备高效训练能力与低能耗优势。所有数据、代码和权重均开源,便于研究与开发。

OpenAI o1模型

OpenAI的最新推理系列AI大模型“Strawberry”,包括“o1-preview”和成本较低的“o1 mini”版本。该模型通过强化学习训练,具备复杂的推理能力和多模态理解能力。它采用了“思维链”机制,增强推理透明度,具备自我纠错功能。在国际数学奥林匹克等基准测试中表现出色,展现出强大的性能。设计时考虑了安全性、可靠性和成本效率。 ---