AI模型

Pull Sense

Pull Sense 是一款基于 AI 的代码审查工具,支持 GitHub 集成,可自动检测语法错误、安全漏洞、性能问题及代码风格不一致等问题。用户可选择多种 AI 模型,并通过自带密钥确保数据安全。支持自定义规则、多语言覆盖及灵活触发机制,适用于初创公司、大型企业、开源项目及 CI/CD 流程,提升代码质量和开发效率。

BioMedGPT

BioMedGPT-R1是由清华大学AI产业研究院与北京水木分子生物科技联合开发的多模态生物医药开源大模型。基于DeepSeek R1技术,实现生物模态(如分子、蛋白质)与自然语言的统一融合,支持跨模态问答与深度推理。该模型在药物分子理解、靶点挖掘等领域表现优异,适用于药物设计、临床前研究及医学文本分析等多种场景,具备较高的文本推理能力和多模态处理能力。

SigLIP 2

SigLIP 2 是 Google DeepMind 开发的多语言视觉-语言模型,具有强大的图像与文本对齐能力。它支持多种语言输入,具备零样本分类、图像-文本检索等功能,并通过 Sigmoid 损失函数和自监督学习技术提升训练效率与模型性能。其支持多种分辨率的变体,适用于文档理解、视觉问答及开放词汇任务。该模型基于 Vision Transformer 架构,具备良好的兼容性。

Claude 3.7 Sonnet

Claude 3.7 Sonnet 是由 Anthropic 推出的混合推理模型,支持标准模式与扩展思考模式,适用于复杂任务处理和日常交互。其在数学、物理、编程等领域表现卓越,尤其在代码生成与理解方面领先。模型优化了安全性,减少误拒率,并支持多平台接入。适用于软件开发、前端设计、科学计算及企业自动化等多个场景。

TinyR1

TinyR1-Preview是由北京大学与360公司联合研发的32B参数推理模型,采用“分治-融合”策略,通过智能融合数学、编程、科学领域的子模型,实现高性能表现。其在数学领域(如AIME)表现优异,仅用5%参数量即可达到原版R1模型95%以上的性能。模型轻量且高效,适用于教育、科研、开发及企业等多种场景,具备良好的部署灵活性与实用性。

R1

R1-Onevision 是一款基于 Qwen2.5-VL 微调的开源多模态大语言模型,擅长处理图像与文本信息,具备强大的视觉推理能力。它在数学、科学、图像理解等领域表现优异,支持多模态融合与复杂逻辑推理。模型采用形式化语言和强化学习技术,提升推理准确性与可解释性,适用于科研、教育、医疗及自动驾驶等场景。

腾讯混元Turbo S

腾讯混元Turbo S是腾讯推出的高效AI模型,采用Hybrid-Mamba-Transformer架构,提升推理效率并降低计算成本。支持快速响应、多领域推理、内容创作及多模态生成,适用于对话、代码、逻辑推理等场景。兼具短思维链与长思维链能力,性能对标行业领先模型。

CorrDiff

CorrDiff是NVIDIA开发的生成式AI模型,用于将低分辨率天气数据提升至高分辨率,提升天气预测的精度和效率。采用UNet与扩散模型结合的两步法,显著提升计算速度并降低能耗。支持多变量预测和极端天气模拟,适用于灾害预警和高精度气象分析,具备良好的部署灵活性。

AIMv2

AIMv2是苹果公司开发的开源多模态自回归预训练视觉模型,通过图像与文本的深度融合提升视觉理解能力。其采用图像块与子词标记拼接的方式进行自回归预训练,支持多种参数规模,适用于不同设备。具备视觉问答、指代表达理解、图像字幕生成、多媒体检索等功能,并可无缝集成到大型语言模型中。模型在多个视觉任务中表现优异,具备良好的可扩展性和零样本适应能力。

MindLLM

MindLLM是由多所高校联合开发的AI模型,可将功能性磁共振成像(fMRI)信号解码为自然语言文本。其采用主体无关的fMRI编码器与大型语言模型结合,并引入脑指令调优技术,实现跨个体的高精度解码。该模型在多项任务中表现优异,具备广泛的应用潜力,包括医疗康复、脑机接口、神经科学研究及人机交互等领域。