OpenThinker
OpenThinker-32B 是一款由多所高校联合开发的开源推理模型，拥有 328 亿参数和 16,000 token 上下文支持，以高效的数据利用和严格的质量控制著称。模型基于少量数据实现优异性能，适用于数学、科学、代码生成等多种推理任务。全面开源，提供模型权重、代码和数据集，支持研究与开发扩展。
计算
Augmented Physics
Augmented Physics是一款基于人工智能的教育工具，旨在通过计算机视觉技术和多模态语言模型，将物理教科书中的静态图表转化为动态交互式模拟，帮助学生更好地理解物理概念。它支持多种仿真类型，包括光学、运动学和电路等，并提供动态可视化和动画效果，同时无需编程技能即可创建仿真。
KTransformers
KTransformers是一款由清华大学KVCache.AI团队与趋境科技联合开发的开源工具，用于提升大语言模型的推理性能并降低硬件门槛。它支持在24GB显卡上运行671B参数模型，利用MoE架构和异构计算策略实现高效推理，预处理速度达286 tokens/s，推理速度达14 tokens/s。项目提供灵活的模板框架，兼容多种模型，并通过量化和优化技术减少存储需求，适合个人、企业及研究场景使用。
Finedefics
Finedefics是由北京大学彭宇新教授团队开发的细粒度多模态大模型，专注于提升多模态大语言模型在细粒度视觉识别任务中的表现。该模型通过引入对象的细粒度属性描述，结合对比学习方法，实现视觉对象与类别名称的精准对齐。在多个权威数据集上表现出色，准确率达76.84%。其应用场景涵盖生物多样性监测、智能交通、零售管理及工业检测等领域。
