模型
Qwen3 Reranker
Qwen3 Reranker是阿里巴巴通义千问团队推出的文本重排序模型，属于Qwen3模型家族。它采用单塔交叉编码器架构，能够对文本对进行相关性评估并输出得分，支持超过100种语言。通过多阶段训练范式和高质量数据训练，模型在MTEB排行榜上表现优异。Qwen3 Reranker可用于语义检索、文本分类、情感分析和代码搜索等场景，提升信息检索效率和准确性。
书生InternThinker
书生InternThinker是一款由上海人工智能实验室开发的强推理模型，具备生成高智力密度数据及元动作思考的能力。它擅长处理数学、编程、逻辑推理等复杂任务，通过长思维能力和自我反思机制提升性能。模型采用通专融合技术和大规模沙盒环境反馈，实现复杂任务的高效解决，适用于教育、编程、科研、客服及法律等多个领域。
SwiftBrush V2
SwiftBrush V2 是一款基于文本到图像的单步扩散模型，通过改进权重初始化、LoRA训练及夹紧CLIP损失等技术，实现了与多步Stable Diffusion模型相媲美的性能。它无需真实图像数据即可训练，显著提升了生成速度和图像质量，广泛应用于艺术创作、游戏开发、虚拟现实等领域。
StarVector
StarVector 是一个开源多模态视觉语言模型，支持图像和文本到可编辑 SVG 文件的转换。采用多模态架构，结合图像编码与语言模型，生成结构紧凑、语义丰富的 SVG 内容。基于 SVG-Stack 数据集训练，适用于图标设计、艺术创作、数据可视化等多种场景，具备良好的性能和扩展性。
