AI模型

TokenFD

TokenFD是由上海交通大学与美团联合开发的细粒度图文对齐基础模型,专为文档理解任务设计。通过图像与语言Token的统一特征空间对齐,支持Token级图文交互,提升了多模态任务性能。其基于自研的TokenIT数据集进行训练,涵盖2000万张图像和18亿高质量Token-Mask对,覆盖多种文本图像类型。TokenFD可用于文档处理、图像审查、文字检索及大模型知识增强等多个领域,具有广泛的适用性和

Sa2VA

Sa2VA是由字节跳动联合多所高校开发的多模态大语言模型,结合SAM2与LLaVA技术,实现对图像和视频的密集、细粒度理解。它支持指代分割、视觉对话、视觉提示理解等多种任务,具备零样本推理能力和复杂场景下的高精度分割效果。适用于视频编辑、智能监控、机器人交互、内容创作及自动驾驶等多个领域。

k1.5

k1.5 是月之暗面推出的多模态思考模型,具备强大的数学、代码、视觉推理能力。在 short-CoT 模式下,性能超越主流模型 550%,在 long-CoT 模式下达到 OpenAI o1 水平。支持文本与图像的联合处理,适用于复杂推理、跨模态分析、教育、科研等领域。通过长上下文扩展和策略优化,提升推理效率与准确性。

moonshot

moonshot-v1-vision-preview 是一款由月之暗面开发的多模态图像理解模型,具备精准的图像识别、OCR 文字识别和数据解析能力。支持 API 集成,适用于内容审核、文档处理、医学分析、智能交互等多个领域。模型可识别复杂图像细节、分析图表数据,并从美学角度进行图像评价,适合需要高效图像处理和智能交互的应用场景。

dots.llm1

dots.llm1 是小红书 hi lab 开源的中等规模 Mixture of Experts(MoE)文本大模型,拥有 1420 亿参数,激活参数为 140 亿。模型在 11.2T 高质量 token 数据上预训练,采用高效的 Interleaved 1F1B 流水并行和 Grouped GEMM 优化技术,提升训练效率。该模型支持多语言文本生成、复杂指令遵循、知识问答、数学与代码推理以及多轮

龙猫LongCat

龙猫LongCat是美团自主研发的生成式AI大模型,具备多模态处理能力,可支持文本、图像等内容生成任务。其核心功能涵盖智能编程、会议记录、文档编辑、图形设计与视频脚本生成等,适用于多种办公场景。通过大规模预训练与混合训练策略,龙猫在实际应用中展现出高效、精准的特点,有效提升工作效率与创新能力。

腾讯混元T1

T1(Thinker)是腾讯混元推出的深度思考模型,支持逻辑推理与联网搜索,具备高速响应和长文本处理能力。采用Hybrid-Mamba-Transformer架构,提升推理效率与准确性。适用于教育、医疗、市场分析等多个领域,输出简洁、幻觉低,适合复杂指令处理和多任务场景。

R1

R1-Onevision 是一款基于 Qwen2.5-VL 微调的开源多模态大语言模型,擅长处理图像与文本信息,具备强大的视觉推理能力。它在数学、科学、图像理解等领域表现优异,支持多模态融合与复杂逻辑推理。模型采用形式化语言和强化学习技术,提升推理准确性与可解释性,适用于科研、教育、医疗及自动驾驶等场景。

FoxBrain

FoxBrain是由鸿海研究院推出的大型语言模型,基于Meta Llama 3.1架构,拥有70B参数,专注于数学与逻辑推理领域。其采用高效训练策略,结合高质量中文数据与Adaptive Reasoning Reflection技术,提升推理能力。FoxBrain适用于智能制造、智慧教育、智能办公等多个场景,支持数据分析、代码生成、文书协作等功能,具备较强的上下文处理能力和稳定性。

Seed1.5

Seed1.5-Embedding 是由字节跳动推出的高性能向量模型,基于 Seed1.5 训练优化,具有强大的语义编码和检索能力。模型采用 Siamese 双塔结构,支持多种向量维度,并通过两阶段训练提升表征能力。它适用于信息检索、文本分类、推荐系统、聚类分析等多种任务,尤其在复杂查询和推理任务中表现突出,具备良好的灵活性和可扩展性。