模型
InternVideo2.5
InternVideo2.5是一款由上海人工智能实验室联合多机构开发的视频多模态大模型，具备超长视频处理能力和细粒度时空感知。它支持目标跟踪、分割、视频问答等专业视觉任务，适用于视频检索、编辑、监控及自动驾驶等多个领域。模型通过多阶段训练和高效分布式系统实现高性能与低成本。
DistilQwen2.5
DistilQwen2.5-R1 是阿里巴巴推出的基于知识蒸馏技术的轻量级深度推理模型，包含多种参数量级，适用于资源受限环境。它具备高效计算、深度推理和高度适应性，支持文本生成、机器翻译、客户服务等多种任务。通过双阶段训练和认知轨迹适配框架，提升了小模型的推理能力，性能优于同类开源模型。
OpenScholar
OpenScholar是一款由华盛顿大学与艾伦AI研究所联合研发的检索增强型语言模型，专为科学家设计，能够高效检索并综合海量科学文献信息，生成基于文献的事实性回答。该工具具备强大的跨学科适用性，涵盖计算机科学、生物医学等多个领域，同时支持自我反馈迭代优化，显著提升回答质量和引用可靠性。所有相关资源已完全开源，便于全球学者使用与研究。
Finedefics
Finedefics是由北京大学彭宇新教授团队开发的细粒度多模态大模型，专注于提升多模态大语言模型在细粒度视觉识别任务中的表现。该模型通过引入对象的细粒度属性描述，结合对比学习方法，实现视觉对象与类别名称的精准对齐。在多个权威数据集上表现出色，准确率达76.84%。其应用场景涵盖生物多样性监测、智能交通、零售管理及工业检测等领域。
KTransformers
KTransformers是一款由清华大学KVCache.AI团队与趋境科技联合开发的开源工具，用于提升大语言模型的推理性能并降低硬件门槛。它支持在24GB显卡上运行671B参数模型，利用MoE架构和异构计算策略实现高效推理，预处理速度达286 tokens/s，推理速度达14 tokens/s。项目提供灵活的模板框架，兼容多种模型，并通过量化和优化技术减少存储需求，适合个人、企业及研究场景使用。
