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FlagevalMM
FlagEvalMM是一个由北京智源人工智能研究院开发的开源多模态模型评测框架，专注于评估处理文本、图像、视频等多模态任务的模型性能。它支持多种任务和指标，采用解耦评测与推理的设计，提供统一的评测流程，集成丰富模型库并兼容多种后端引擎。该工具适用于学术研究、工业应用、模型开发、教育领域及内容创作等多个场景。
Gemini Embedding
Gemini Embedding 是 Google 推出的文本嵌入模型，能将文本转化为高维向量以捕捉语义和上下文信息。支持超过 100 种语言，具备高效的检索、分类、聚类和相似性检测能力。其支持长文本输入和灵活的维度调整，适用于多场景应用，如智能搜索、数据分析和自然语言处理。模型基于 Gemini 训练，具有优秀的语言理解能力。
MaskSearch
MaskSearch是阿里巴巴通义实验室推出的新型通用预训练框架，通过检索增强掩码预测（RAMP）任务提升大型语言模型（LLM）的智能体搜索能力。该工具利用外部知识库和搜索工具预测被掩盖的关键信息，增强模型对复杂问题的理解和回答能力。结合SFT和强化学习（RL）训练方法，采用多智能体协同生成思维链数据，并引入课程学习策略优化模型性能。适用于智能客服、教育、企业搜索及机器学习模型调试等多个场景。
Qwen3 Reranker
Qwen3 Reranker是阿里巴巴通义千问团队推出的文本重排序模型，属于Qwen3模型家族。它采用单塔交叉编码器架构，能够对文本对进行相关性评估并输出得分，支持超过100种语言。通过多阶段训练范式和高质量数据训练，模型在MTEB排行榜上表现优异。Qwen3 Reranker可用于语义检索、文本分类、情感分析和代码搜索等场景，提升信息检索效率和准确性。
