模型

书生InternThinker

书生InternThinker是一款由上海人工智能实验室开发的强推理模型,具备生成高智力密度数据及元动作思考的能力。它擅长处理数学、编程、逻辑推理等复杂任务,通过长思维能力和自我反思机制提升性能。模型采用通专融合技术和大规模沙盒环境反馈,实现复杂任务的高效解决,适用于教育、编程、科研、客服及法律等多个领域。

SmolDocling

SmolDocling-256M-preview 是一款轻量级多模态文档处理模型,能将图像文档高效转换为结构化文本,支持文本、公式、图表等多种元素识别。模型参数量仅256M,推理速度快,适合学术与技术文档处理。具备OCR、布局识别、格式导出等功能,并兼容Docling,适用于文档数字化、科学研究及移动环境应用。

DoraCycle

DoraCycle是由新加坡国立大学Show Lab开发的一种多模态生成模型,通过文本与图像间的双向循环一致性学习,实现跨模态信息转换与对齐。其核心优势在于无需大量标注数据即可完成领域适应,支持风格化设计、虚拟角色生成等多样化任务。模型采用自监督学习和梯度裁剪等技术提升训练稳定性,适用于广告、教育等多个应用场景。

RF

RF-DETR是一款由Roboflow推出的实时目标检测模型,支持多分辨率训练,具备高精度和低延迟特性,在COCO数据集上达到60+ mAP。结合Transformer架构和预训练DINOv2主干,提升领域适应性和检测效果。适用于安防、自动驾驶、工业检测等多个场景,提供预训练检查点以支持快速微调和部署。

Jina Reader

Jina Reader是一款由Jina AI开发的开源工具,专注于将互联网上的HTML网页内容转换为适合大型语言模型处理的纯文本格式。它支持多种内容格式,具备流模式、JSON模式和Alt生成模式等功能,能够高效提取网页核心内容,去除冗余信息,并通过自然语言处理和动态内容处理技术提升文本质量和理解能力。Jina Reader适用于内容聚合、SEO优化、学术研究及个性化推荐等多个领域。

Qihoo

Qihoo-T2X是由360 AI研究院与中山大学联合研发的高效多模态生成模型,基于代理标记化扩散 Transformer(PT-DiT)架构。该模型通过稀疏代理标记注意力机制显著降低计算复杂度,支持文本到图像、视频及多视图生成。具备高效生成能力和多任务适应性,适用于创意设计、视频制作、教育、游戏开发及广告等多个领域。

Luma Ray2

Luma Ray2 是 Luma AI 推出的视频生成模型,基于多模态架构,支持文本和图像输入,生成高质量、连贯的视频内容。相较前代,视频时长从 5 秒提升至 1 分钟,支持电影级运镜和逼真特效,适用于影视制作、广告、游戏动画及教育等多个领域。

Amazon Nova Premier

Amazon Nova Premier 是亚马逊推出的多模态 AI 模型,支持文本、图像和视频输入,具备超长上下文处理能力(最高达 100 万 token),适用于复杂任务处理、多步骤规划与跨数据源执行。可通过模型蒸馏生成轻量级版本,优化生产部署。支持多语言,具备安全控制机制,广泛应用于金融、法律、软件开发等领域。

QVQ

QVQ是一个基于Qwen2-VL-72B的开源多模态推理模型,擅长处理文本、图像等多模态数据,具备强大的视觉理解和复杂问题解决能力。它在数学和科学领域的视觉推理任务中表现出色,但在实际应用中仍需解决语言切换、递归推理及图像细节关注等问题。QVQ可广泛应用于教育、自动驾驶、医疗图像分析、安全监控及客户服务等领域。

DICE

DICE-Talk是由复旦大学与腾讯优图实验室联合开发的动态肖像生成框架,能够根据音频和参考图像生成具有情感表达的高质量视频。其核心在于情感与身份的解耦建模,结合情感关联增强和判别机制,确保生成内容的情感一致性与视觉质量。该工具支持多模态输入,具备良好的泛化能力和用户自定义功能,适用于数字人、影视制作、VR/AR、教育及心理健康等多个领域。