模型
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。
OpenThinker
OpenThinker-32B 是一款由多所高校联合开发的开源推理模型，拥有 328 亿参数和 16,000 token 上下文支持，以高效的数据利用和严格的质量控制著称。模型基于少量数据实现优异性能，适用于数学、科学、代码生成等多种推理任务。全面开源，提供模型权重、代码和数据集，支持研究与开发扩展。
CineMaster
CineMaster是快手推出的3D感知视频生成框架，支持通过文本提示及深度图、相机轨迹等控制信号生成高质量视频内容。其核心功能包括3D物体与摄像机控制、交互式设计、自动化数据标注和高质量视频输出。采用两阶段工作流程与扩散模型技术，结合语义布局控制网络与摄像机适配器，提升视频生成的精确度与灵活性。适用于影视制作、广告营销、游戏开发等多个领域。
Gemini Diffusion
Gemini Diffusion是谷歌推出的实验性文本扩散模型，通过逐步细化噪声生成文本，具备快速响应、生成更连贯文本和迭代细化等能力。与传统自回归模型不同，它能并行生成文本，提高效率。在外部基准测试中表现优异，速度更快，适用于内容创作、代码生成、数学问题解答和文本编辑等场景。用户需加入等待名单获取访问权限。
