推理

k0

k0-math是一款基于强化学习和思维链推理技术的新一代数学推理模型,由月之暗面推出。它在多个数学基准测试中表现出色,特别是在中考、高考、考研及竞赛级数学题库中的成绩超越了OpenAI的o1-mini和o1-preview模型。k0-math具备深入思考、规划解题思路以及自我反思优化的能力,适用于教育辅导、在线教育平台、竞赛培训、学术研究及自动化测试与评分等多个场景。

EXAONE 3.5

EXAONE 3.5是一款由LG AI研究院开发的开源AI模型,包含多种参数规模版本,专长于长文本处理和复杂场景下的推理任务。其核心技术包括检索增强生成与多步推理,可显著减少错误信息并提升准确性。此外,EXAONE 3.5还具备双语支持及强大的上下文理解能力,适用于聊天机器人、语言翻译、内容创作等多个领域。

AlphaGeometry2

AlphaGeometry2 是谷歌 DeepMind 开发的 AI 系统,专用于解决国际数学奥林匹克竞赛中的几何问题。结合神经网络与符号推理技术,能高效预测几何构造并进行逻辑验证,解题准确率达 84%。系统具备扩展语言、强化推理引擎和优化搜索算法,可处理复杂几何问题,适用于数学教育、研究及工程计算等领域。

SmolDocling

SmolDocling-256M-preview 是一款轻量级多模态文档处理模型,能将图像文档高效转换为结构化文本,支持文本、公式、图表等多种元素识别。模型参数量仅256M,推理速度快,适合学术与技术文档处理。具备OCR、布局识别、格式导出等功能,并兼容Docling,适用于文档数字化、科学研究及移动环境应用。

POINTS 1.5

POINTS 1.5 是腾讯微信开发的多模态大模型,基于LLaVA架构设计,包含视觉编码器、投影器和大型语言模型。它在复杂场景OCR、推理、关键信息提取、数学问题解析及图片翻译等方面表现突出,适用于票据识别、自动客服、新闻摘要、学术论文处理、旅游翻译和在线教育等多个领域。该模型通过高效的数据处理和特征融合技术,实现了跨模态任务的精准处理与高效输出。

HK

HK-O1aw是一款由香港生成式AI研发中心与北京大学合作推出的专业法律推理大模型,基于深度学习技术和神经网络架构,专注于慢思考和链式推理。它能够深入分析法律文本,提供逻辑严密的法律意见,涵盖合同审查、消费者权益保护、商业调解等多个应用场景,适合法律从业者、教育机构以及普通用户使用。

Insight

Insight-V是一款由南洋理工大学、腾讯和清华大学联合研发的多模态大型语言模型,专为提升长链视觉推理能力而设计。该模型通过多智能体系统将任务分解为推理与总结两步,并采用两阶段训练流程优化性能。其渐进式数据生成和多粒度评估方法进一步提升了模型的推理精度,在多个视觉推理基准测试中表现出色。

LayerSkip

LayerSkip 是一种针对大型语言模型推理优化的技术,通过层 dropout 和早期退出损失机制,实现从早期层的精准退出,降低计算成本并提高解码效率。该方法结合自我推测解码技术,支持模型在早期层生成预测并通过后续层验证修正,广泛适用于文档摘要、编程任务、语义解析等自然语言处理任务,同时确保高精度与低延迟。

T2V

T2V-Turbo 是一种高效的文本到视频生成模型,能够快速生成高质量视频,同时确保文本与视频的高度一致性。它通过一致性蒸馏技术和混合奖励机制优化生成过程,适用于电影制作、新闻报道、教育及营销等多个领域,支持从创意草图到成品视频的全流程加速。