推理

文心大模型X1 Turbo

文心大模型X1 Turbo是百度推出的深度思考型AI模型,具备强大的逻辑推理和多模态处理能力,适用于内容创作、智能问答、任务规划等多个领域。相比前代产品,性能提升显著,价格更具竞争力,支持复杂场景下的高效应用。

Agent Q

Agent Q是一种自监督代理推理和搜索框架,结合了引导式蒙特卡洛树搜索(MCTS)、AI自我批评及直接偏好优化(DPO)等技术。该框架通过迭代微调和基于人类反馈的强化学习进行自我改进,在网页导航和多步任务执行中表现优异。Agent Q的主要功能包括引导式搜索、自我批评、迭代微调、多步推理任务和零样本学习。它在电子商务、在线预订服务、软件开发、客户服务、数据分析和个性化推荐等领域具有广泛应用前景。

奇妙问

奇妙问平台通过提供一站式的交互数字人解决方案,帮助企业在不同行业场景下实现数字化转型,提升服务效率和客户满意度。

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。

LIMO

LIMO是由上海交通大学研发的一种高效推理方法,通过少量高质量训练样本激活大语言模型的复杂推理能力。其核心假设是“少即是多推理假设”,即在预训练阶段已具备丰富知识的模型中,复杂推理能力可通过精心设计的样本被有效激发。LIMO在多个数学推理基准测试中表现优异,且数据使用效率极高,仅需1%的数据即可达到显著效果。适用于教育、科研、工业和医疗等多个领域。

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

k1.5

k1.5 是月之暗面推出的多模态思考模型,具备强大的数学、代码、视觉推理能力。在 short-CoT 模式下,性能超越主流模型 550%,在 long-CoT 模式下达到 OpenAI o1 水平。支持文本与图像的联合处理,适用于复杂推理、跨模态分析、教育、科研等领域。通过长上下文扩展和策略优化,提升推理效率与准确性。

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。

dots.llm1

dots.llm1 是小红书 hi lab 开源的中等规模 Mixture of Experts(MoE)文本大模型,拥有 1420 亿参数,激活参数为 140 亿。模型在 11.2T 高质量 token 数据上预训练,采用高效的 Interleaved 1F1B 流水并行和 Grouped GEMM 优化技术,提升训练效率。该模型支持多语言文本生成、复杂指令遵循、知识问答、数学与代码推理以及多轮

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。