Gemma 3 QAT
Gemma 3 QAT 是谷歌推出的开源 AI 模型，采用量化感知训练技术，在降低显存需求的同时保持高性能。它支持多模态任务，具备 128,000-token 长上下文处理能力，并可在消费级 GPU 和边缘设备上运行。适用于视觉问答、文档分析、长文本生成等场景，同时兼容多种推理框架，便于部署。
推理
SearchAgent
SearchAgent-X是由南开大学和伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校（UIUC）研究人员开发的高效推理框架，旨在提升基于大型语言模型（LLM）的搜索Agent效率。通过高召回率的近似检索、优先级感知调度和无停顿检索等技术，显著提高系统吞吐量（1.3至3.4倍），降低延迟（降至原来的1/1.7至1/5），同时保持生成质量。该框架优化资源利用率，适用于智能客服、搜索引擎、企业知识管理等多种场景，为复杂A
AlphaGeometry2
AlphaGeometry2 是谷歌 DeepMind 开发的 AI 系统，专用于解决国际数学奥林匹克竞赛中的几何问题。结合神经网络与符号推理技术，能高效预测几何构造并进行逻辑验证，解题准确率达 84%。系统具备扩展语言、强化推理引擎和优化搜索算法，可处理复杂几何问题，适用于数学教育、研究及工程计算等领域。
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。
