推理
Embodied Reasoner
Embodied Reasoner是由多家科研机构联合开发的具身交互推理模型，通过视觉搜索、推理与行动协同完成复杂任务。采用模仿学习、自我探索和自我修正三阶段训练方法，生成多样化思考过程，提升任务规划效率。在长时序任务中表现优异，减少重复搜索和逻辑错误。适用于智能家居、仓储物流、医疗辅助等多个场景，具备多模态交互和强推理能力。
Xiaomi MiMo
Xiaomi MiMo 是小米推出的推理型大模型，具备强大的数学推理与代码生成能力。通过预训练与后训练相结合，利用大量高价值语料及强化学习算法，在 7B 参数规模下实现超越更大模型的表现。支持多场景应用，包括教育、科研、软件开发等，已开源至 HuggingFace，便于开发者使用与研究。
Granite 4.0 Tiny Preview
Granite 4.0 Tiny Preview是IBM推出的轻量级语言模型，具备高效计算能力和紧凑结构，支持在消费级GPU上运行多个长上下文任务。采用混合Mamba-2/Transformer架构，结合高效与精准优势，支持无位置编码（NoPE）处理128K tokens上下文。内存需求降低72%，推理时仅激活1B参数，适用于边缘设备部署、长文本分析及企业级应用开发，适合资源受限环境下的AI研究与
Absolute Zero
Absolute Zero是由清华大学LeapLab团队联合多家机构研发的新型语言模型推理训练方法，采用自我生成任务并自主解决的机制，实现无需人工标注数据的自我进化学习。模型通过与环境交互获取反馈，持续优化推理能力，支持归纳、演绎和溯因等多种推理模式。其核心在于推动模型从依赖人类监督转向环境反馈驱动，具备跨领域泛化能力和零数据训练特性，适用于通用人工智能、代码生成、数学推理等多个应用场景。
