推理

山海大模型

山海大模型是一款由云知声推出的多模态人工智能模型,具备强大的知识储备和多模态交互能力。它能够通过文本、音频和图像等形式与用户进行实时互动,提供信息查询、知识学习和灵感激发等服务。主要功能包括内容生成与理解、知识问答、逻辑推理、代码能力以及多模态交互特色,如实时响应、情绪感知、音色切换和视觉场景理解。该模型可应用于智能客服、教育辅助、医疗咨询、个人助理和内容创作等多个领域。

MedReason

MedReason是由多所高校联合开发的医学推理框架,通过知识图谱增强大型语言模型在医学领域的推理能力。其核心功能包括生成高质量推理数据、提升模型性能、确保医学准确性,并支持多种医学任务。MedReason采用医学实体提取、路径搜索、链式推理生成和质量过滤等技术,有效提升模型在复杂临床场景中的表现。项目提供开源代码、模型和论文,适用于医学问答、辅助诊断、教育培训及研究等领域。

面壁智能

面壁智能依托在自然语言处理方面的前沿技术,构建大规模预训练模型库及配套工具,推进大模型技术与应用的标准化。

Fin

Fin-R1是由上海财经大学与财跃星辰联合开发的金融领域推理大模型,基于Qwen2.5-7B-Instruct架构,通过两阶段训练提升金融推理能力。其支持金融数据推理、代码生成、风险控制、ESG分析等多种功能,具备多语言支持与轻量化设计,适用于智能风控、投资辅助、量化交易等场景。模型在权威评测中表现优异,具有较高的实用价值。

豆包视觉理解模型

豆包视觉理解模型是一款集视觉识别、理解推理和复杂逻辑计算于一体的先进AI工具。它具备强大的视觉定位能力,支持多目标、小目标和3D定位,并能识别物体的类别、形状、纹理等属性,理解物体间的关系和场景含义。此外,模型在视频理解方面表现出色,能够进行记忆、总结、速度感知和长视频分析。凭借其高效性和成本优势,该模型广泛应用于图片问答、医疗影像分析、教育科研、电商零售及内容审核等领域。

BFS

BFS-Prover 是一种基于大语言模型的自动定理证明系统,通过改进广度优先搜索算法和长度归一化评分机制,提高证明搜索效率。系统结合专家迭代、直接偏好优化和分布式架构,支持复杂定理的高效验证,并与 Lean4 深度集成,确保形式化数学问题的逻辑正确性。适用于数学竞赛题、本科及研究生数学研究等领域,推动了自动定理证明技术的发展。

Gemma 3 QAT

Gemma 3 QAT 是谷歌推出的开源 AI 模型,采用量化感知训练技术,在降低显存需求的同时保持高性能。它支持多模态任务,具备 128,000-token 长上下文处理能力,并可在消费级 GPU 和边缘设备上运行。适用于视觉问答、文档分析、长文本生成等场景,同时兼容多种推理框架,便于部署。

VideoWorld

VideoWorld是由北京交通大学、中国科学技术大学与字节跳动合作开发的深度生成模型,能够通过未标注视频数据学习复杂知识,包括规则、推理和规划能力。其核心技术包括自回归视频生成、潜在动态模型(LDM)和逆动态模型(IDM),支持长期推理和跨环境泛化。该模型在围棋和机器人控制任务中表现优异,且具备向自动驾驶、智能监控等场景扩展的潜力。

SmolVLM

SmolVLM是一款由Hugging Face开发的轻量级视觉语言模型,专为设备端推理设计。该模型具有三个版本,包括SmolVLM-Base、SmolVLM-Synthetic和SmolVLM-Instruct,分别适用于不同的应用场景。SmolVLM借鉴了Idefics3的理念,采用SmolLM2 1.7B作为语言主干,并通过像素混洗技术提升视觉信息的压缩效率。其训练数据集包括Cauldron和

TeleChat2

TeleChat2-115B是一款由中国电信人工智能研究院开发的大型语言模型,具备强大的文本生成能力。它支持多语言处理,包括中文和英文,并且能够高效执行多种任务,如文本生成、代码编写、数据分析和语言翻译等。此外,TeleChat2-115B通过先进的架构设计,如Decoder-only结构和Rotary Embedding位置编码方法,提升了模型性能与稳定性。该模型适用于智能客服、内容创作、教育辅