训练
Skild Brain
Skild Brain 是 Skild AI 推出的具身智能基础模型，具备强大的泛化能力和多场景适应性，可应用于机器人控制、物体操作、环境导航等任务。其基于大规模数据训练，支持多种机器人平台，适用于工业自动化、物流、医疗及家庭服务等领域。
Pixel Reasoner
Pixel Reasoner是由多所高校联合开发的视觉语言模型，通过像素空间推理增强对视觉信息的理解和分析能力。它支持直接对图像和视频进行操作，如放大区域或选择帧，以捕捉细节。采用两阶段训练方法，结合指令调优和好奇心驱动的强化学习，提升视觉推理性能。在多个基准测试中表现优异，适用于视觉问答、视频理解等任务，广泛应用于科研、教育、工业质检和内容创作等领域。
Qwen3 Embedding
Qwen3 Embedding 是基于 Qwen3 基础模型开发的文本表征、检索与排序专用模型，支持 119 种语言，参数规模从 0.6B 到 8B。它能够精准捕捉文本语义，支持多语言处理、高效检索和语义相关性排序，并可通过个性化优化提升用户体验。在 MTEB 等任务中表现优异，适用于智能搜索、推荐系统、问答系统和教育领域等场景。
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。
PartCrafter
PartCrafter是一款先进的3D生成模型，能够从单张RGB图像中生成多个语义明确且几何形态各异的3D网格。通过组合潜在空间表示每个3D部件，并利用层次化注意力机制确保全局一致性。该模型基于预训练的3D网格扩散变换器（DiT），支持多部件联合生成、端到端生成和部件级编辑，适用于游戏开发、建筑设计、影视制作等多个领域。
