推理

Step

覆盖了从个人使用到企业级应用的多个方面的多模态大模型。

Reflection 70B

Reflection 70B是一款基于Meta的Llama 3.1 70B Instruct构建的开源AI大模型,采用“Reflection-Tuning”技术,能够在生成最终回答前检测并纠正错误,显著提高输出的准确性。该模型特别适用于需要高精度推理的任务,并具备出色的零样本推理能力。用户可以通过引入特殊token,以更结构化的方式与模型交互。此外,Reflection 70B支持通过Huggin

E2B

E2B 是一款面向 AI 开发者的工具平台,专注于构建自动化云环境,支持多种大型语言模型和 AI 框架。它提供代码解释与执行、沙箱环境、多代理支持等功能,旨在助力开发者高效构建生产级 AI 应用程序,涵盖代码生成、推理和数据分析等领域。

商汤商量SenseChat

商汤商量SenseChat是由商汤科技推出的语言大模型,提供对话和文档理解服务,能够处理百科问答、图片理解、数学解答、代码编写等多种任务。

WebThinker

WebThinker是一款由多家科研机构联合开发的AI工具,旨在增强大型推理模型在复杂任务中的表现。它支持自主搜索、网页导航与实时报告生成,结合深度网页探索器和强化学习策略,提升信息获取与内容创作的效率与质量。适用于科学研究、数据分析、教育辅助等多种场景,显著增强了模型在知识密集型任务中的可靠性与实用性。

AgentRefine

AgentRefine 是由北京邮电大学与美团联合开发的智能体合成框架,采用“精炼调整”方法提升基于大语言模型的智能体在多样化任务中的泛化能力。它通过轨迹中的观察实现错误纠正与自我优化,增强智能体在复杂环境中的适应性和鲁棒性。该框架支持多样化推理路径,广泛应用于自动化决策、游戏 AI、代码生成及自然语言处理等领域。

LIMO

LIMO是由上海交通大学研发的一种高效推理方法,通过少量高质量训练样本激活大语言模型的复杂推理能力。其核心假设是“少即是多推理假设”,即在预训练阶段已具备丰富知识的模型中,复杂推理能力可通过精心设计的样本被有效激发。LIMO在多个数学推理基准测试中表现优异,且数据使用效率极高,仅需1%的数据即可达到显著效果。适用于教育、科研、工业和医疗等多个领域。

ViDoRAG

ViDoRAG是阿里巴巴通义实验室联合高校开发的视觉文档检索增强生成框架,采用多智能体协作与动态迭代推理技术,提升复杂文档的检索与理解能力。通过高斯混合模型优化多模态信息整合,支持精准检索与高质量生成,适用于教育、金融、医疗等多个领域,显著提升文档处理效率与准确性。

MiniCPM

MiniCPM-o 2.6 是一款高性能的多模态大模型,具备 8B 参数量,支持视觉、语音及多模态直播等多种功能。其在图像处理、语音识别和实时交互方面表现优异,采用高效的 token 技术提升推理速度,可在端侧设备上运行。支持多种语言和音色配置,适用于智能助手、内容创作、教育、客服和医疗等多个领域。

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。