产品库

多模态原生混合专家模型

Aria是一个多模态原生混合专家模型，具有强大的多模态、语言和编码任务性能。它在视频和文档理解方面表现出色，支持长达64K的多模态输入，能够在10秒内描述一个256帧的视频。Aria模型的参数量为25.3B，能够在单个A100（80GB）GPU上使用bfloat16精度进行加载。Aria的开发背景是满足对多模态数据理解的需求，特别是在视频和文档处理方面。它是一个开源模型，旨在推动多模态人工智能的发展。

新一代自回归框架，统一多模态理解和生成

Janus是一个创新的自回归框架，通过将视觉编码分离成不同的路径，同时利用单一的、统一的变换器架构进行处理，解决了以往方法的局限性。这种解耦不仅减轻了视觉编码器在理解和生成中的角色冲突，还增强了框架的灵活性。Janus的性能超越了以往的统一模型，并且达到了或超过了特定任务模型的性能。Janus的简单性、高灵活性和有效性使其成为下一代统一多模态模型的强有力候选。

视觉增强的检索与生成系统

VARAG是一个支持多种检索技术的系统，优化了文本、图像和多模态文档检索的不同用例。它通过将文档页面作为图像嵌入，简化了传统的检索流程，并使用先进的视觉语言模型进行编码，提高了检索的准确性和效率。VARAG的主要优点在于它能够处理复杂的视觉和文本内容，为文档检索提供强大的支持。

大型视频-语言模型，提供视觉问答和视频字幕生成。

VideoLLaMA2-7B是由DAMO-NLP-SG团队开发的多模态大型语言模型，专注于视频内容的理解和生成。该模型在视觉问答和视频字幕生成方面具有显著的性能，能够处理复杂的视频内容，并生成准确、自然的语言描述。它在空间-时间建模和音频理解方面进行了优化，为视频内容的智能分析和处理提供了强大的支持。

面向长期视频理解的大规模多模态模型

MA-LMM是一种基于大语言模型的大规模多模态模型,主要针对长期视频理解进行设计。它采用在线处理视频的方式,并使用记忆库存储过去的视频信息,从而可以在不超过语言模型上下文长度限制或GPU内存限制的情况下,参考历史视频内容进行长期分析。MA-LMM可以无缝集成到当前的多模态语言模型中,并在长视频理解、视频问答和视频字幕等任务上取得了领先的性能。

Qwen2.5-Coder系列中的1.5B参数量级代码生成模型

Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列，专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5，该模型在训练中包含了5.5万亿的源代码、文本代码关联、合成数据等，是目前开源代码语言模型中的佼佼者，其编码能力可与GPT-4相媲美。此外，Qwen2.5-Coder还具备更全面的现实世界应用基础，如代码代理等，不仅增强了编码能力，还保持了在数学和通用能力方面的优势。

Qwen2.5-Coder系列中的1.5B参数代码生成模型

Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列，专为代码生成、推理和修复而设计。基于强大的Qwen2.5，该模型在训练时包含了5.5万亿的源代码、文本代码基础、合成数据等，使其在代码能力上达到了开源代码LLM的最新水平。它不仅增强了编码能力，还保持了在数学和通用能力方面的优势。

一站式OCR代理，快速从图像中生成洞见。

TurboLens是一个集OCR、计算机视觉和生成式AI于一体的全功能平台，它能够自动化地从非结构化图像中快速生成洞见，简化工作流程。产品背景信息显示，TurboLens旨在通过其创新的OCR技术和AI驱动的翻译及分析套件，从印刷和手写文档中提取定制化的洞见。此外，TurboLens还提供了数学公式和表格识别功能，将图像转换为可操作的数据，并将数学公式翻译成LaTeX格式，表格转换为Excel格式。产品价格方面，TurboLens提供免费和付费两种计划，满足不同用户的需求。

124B参数的多模态大型语言模型

Pixtral-Large-Instruct-2411是由Mistral AI研发的124B参数的大型多模态模型，基于Mistral Large 2构建，展现出前沿级别的图像理解能力。该模型不仅能够理解文档、图表和自然图像，同时保持了Mistral Large 2在文本理解方面的领先地位。它在MathVista、DocVQA、VQAv2等数据集上达到了最先进的性能，是科研和商业应用的强大工具。

前沿级多模态AI模型，提供图像和文本理解

Pixtral Large是Mistral AI推出的一款前沿级多模态AI模型，基于Mistral Large 2构建，具备领先的图像理解能力，能够理解文档、图表和自然图像，同时保持Mistral Large 2在文本理解方面的领先地位。该模型在多模态基准测试中表现优异，特别是在MathVista、ChartQA和DocVQA等测试中超越了其他模型。Pixtral Large在MM-MT-Bench测试中也展现了竞争力，超越了包括Claude-3.5 Sonnet在内的多个模型。该模型适用于研究和教育用途的Mistral Research License (MRL)，以及适用于商业用途的Mistral Commercial License。

前沿AI技术，您的智能工作助手。

Mistral AI 提供的 le Chat 是一个免费的生成性AI工作助手，旨在通过前沿的AI技术提升人类的工作效率和创造力。le Chat 结合了搜索、视觉、创意、编码等多种功能，为用户提供了一个多功能的智能平台。它不仅能够进行网络搜索并引用来源，还拥有创意画布、文档和图像理解、图像生成等功能，并且支持任务自动化。Mistral AI 的使命是将前沿AI技术交到用户手中，让用户决定如何利用这些高级AI能力。目前，所有这些功能都以免费试用的形式提供，未来将推出更高级的服务保证。

多模态语音大型语言模型

fixie-ai/ultravox-v0_4_1-llama-3_1-70b是一个基于预训练的Llama3.1-70B-Instruct和whisper-large-v3-turbo的大型语言模型，能够处理语音和文本输入，生成文本输出。该模型通过特殊伪标记<|audio|>将输入音频转换为嵌入，并与文本提示合并后生成输出文本。Ultravox的开发旨在扩展语音识别和文本生成的应用场景，如语音代理、语音到语音翻译和口语音频分析等。该模型遵循MIT许可，由Fixie.ai开发。

Qwen2.5-Coder系列中的3B参数量指令调优模型

Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-GPTQ-Int8是Qwen2.5-Coder系列中的一种大型语言模型，专门针对代码生成、代码推理和代码修复进行了优化。该模型基于Qwen2.5，训练数据包括源代码、文本代码关联、合成数据等，达到5.5万亿个训练令牌。Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码大型语言模型，其编码能力与GPT-4o相匹配。该模型还为现实世界中的应用提供了更全面的基础，如代码代理，不仅增强了编码能力，还保持了在数学和通用能力方面的优势。

Qwen2.5-Coder系列中的3B参数指令调优模型

Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列，专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5，训练令牌扩展到5.5万亿，包括源代码、文本代码接地、合成数据等。Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码大型语言模型，其编码能力与GPT-4o相匹配。该模型在实际应用中提供了更全面的基础，如代码代理，不仅增强了编码能力，还保持了在数学和通用能力方面的优势。

一站式开源高质量数据提取工具，将PDF转换成Markdown和JSON格式。

MinerU是一个开源工具，专注于将PDF文件转换成机器可读的格式，如Markdown和JSON，便于内容的提取和进一步处理。它在科学文献中解决符号转换问题，支持多种输出格式，并兼容多种操作系统。MinerU的主要优点包括去除页眉、页脚、脚注等，保持文档原有结构，自动识别和转换文档中的公式和表格，支持OCR功能，并且支持多达84种语言的检测和识别。

智能交互式图像编辑系统

MagicQuill是一个集成的图像编辑系统，旨在支持用户快速实现创意。该系统以简洁而功能强大的界面为起点，使用户能够通过简单的几笔操作表达他们的想法，如插入元素、擦除对象、改变颜色等。这些交互由多模态大型语言模型（MLLM）实时监控，以预测用户意图，无需输入提示。最后，我们应用强大的扩散先验，通过精心学习的双分支插件模块，精确控制编辑请求。

开源代码生成语言模型

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-GPTQ-Int8是Qwen系列中针对代码生成优化的大型语言模型，拥有32亿参数，支持长文本处理，是当前开源代码生成领域最先进的模型之一。该模型基于Qwen2.5进行了进一步的训练和优化，不仅在代码生成、推理和修复方面有显著提升，而且在数学和通用能力上也保持了优势。模型采用GPTQ 8-bit量化技术，以减少模型大小并提高运行效率。

开源代码生成大型语言模型

Qwen2.5-Coder是一系列针对代码生成优化的大型语言模型，覆盖了0.5、1.5、3、7、14、32亿参数的六种主流模型尺寸，以满足不同开发者的需求。Qwen2.5-Coder在代码生成、代码推理和代码修复方面有显著提升，基于强大的Qwen2.5，训练令牌扩展到5.5万亿，包括源代码、文本代码接地、合成数据等，成为当前最先进的开源代码LLM，其编码能力与GPT-4o相匹配。此外，Qwen2.5-Coder还提供了更全面的基础，适用于现实世界中的代码代理等应用场景。

Qwen2.5-Coder系列中的1.5B参数代码生成模型

Qwen2.5-Coder-1.5B是Qwen2.5-Coder系列中的一款大型语言模型，专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5，该模型通过扩展训练令牌至5.5万亿，包括源代码、文本代码基础、合成数据等，成为当前开源代码LLM中的佼佼者，编码能力媲美GPT-4o。此外，Qwen2.5-Coder-1.5B还强化了数学和通用能力，为实际应用如代码代理提供了更全面的基础。

Qwen2.5-Coder系列中的1.5B参数代码生成模型

Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列，专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于Qwen2.5的强大能力，该模型在训练时使用了5.5万亿的源代码、文本代码基础、合成数据等，是目前开源代码生成语言模型中的佼佼者，编码能力与GPT-4o相媲美。它不仅增强了编码能力，还保持了在数学和通用能力方面的优势，为实际应用如代码代理提供了更全面的基础。

Qwen2.5-Coder系列的3B参数指令调优模型

Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列，专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5，该系列模型通过增加训练令牌至5.5万亿，包括源代码、文本代码接地、合成数据等，显著提升了代码生成、推理和修复能力。Qwen2.5-Coder-3B是该系列中的一个模型，拥有3.09B参数，36层，16个注意力头（Q）和2个注意力头（KV），全32,768令牌上下文长度。该模型是目前开源代码LLM中的佼佼者，编码能力与GPT-4o相匹配，为开发者提供了一个强大的代码辅助工具。

智能文档处理平台，一键转换文件为验证数据。

Invofox Custom Documents是一个商业领域的智能文档处理平台，它通过先进的AI技术，将各种类型的文件转换成经过验证的数据。该平台的核心优势在于其能够处理结构化和非结构化数据，无论数据量大小，都能在短时间内提供高精度的数据提取和验证。Invofox的背景信息显示，它致力于通过自动化和人工智能技术，提高企业数据处理的效率和准确性，从而帮助企业实现业务扩展。产品定位于为企业提供数据验证和自动化解决方案，价格方面，Invofox提供定制化的服务，具体价格需要与销售团队联系。

视频序列理解的GPU实现模型

PPLLaVA是一个高效的视频大型语言模型，它结合了细粒度视觉提示对齐、用户指令的卷积风格池化的视觉令牌压缩以及CLIP上下文扩展。该模型在VideoMME、MVBench、VideoChatGPT Bench和VideoQA Bench等数据集上建立了新的最先进结果，仅使用1024个视觉令牌，吞吐量提高了8倍。

开源视频生成模型，支持10秒视频和更高分辨率。

CogVideoX1.5-5B-SAT是由清华大学知识工程与数据挖掘团队开发的开源视频生成模型，是CogVideoX模型的升级版。该模型支持生成10秒视频，并支持更高分辨率的视频生成。模型包含Transformer、VAE和Text Encoder等模块，能够根据文本描述生成视频内容。CogVideoX1.5-5B-SAT模型以其强大的视频生成能力和高分辨率支持，为视频内容创作者提供了一个强大的工具，尤其在教育、娱乐和商业领域有着广泛的应用前景。

简单易用，释放AI的强大力量

5ire是一个以简洁和用户友好为核心的AI产品，旨在让即使是初学者也能轻松利用大型语言模型。它支持多种文档格式的解析和向量化，具备本地知识库、使用分析、提示库、书签和快速关键词搜索等功能。作为一个开源项目，5ire提供免费下载，并且提供了按需付费的大型语言模型API服务。

现代Python数据框库，专为人工智能设计。

DataChain是一个现代的Python数据框库，专为人工智能设计。它旨在将非结构化数据组织成数据集，并在本地机器上大规模处理数据。DataChain不抽象或隐藏AI模型和API调用，而是帮助将它们集成到后现代数据堆栈中。该产品以其高效性、易用性和强大的数据处理能力为主要优点，支持多种数据存储和处理方式，包括图像、视频、文本等多种数据类型，并且能够与PyTorch和TensorFlow等深度学习框架无缝对接。DataChain是开源的，遵循Apache-2.0许可协议，免费供用户使用。

ComfyUI中集成的最新视频生成模型

Mochi是Genmo最新推出的开源视频生成模型，它在ComfyUI中经过优化，即使使用消费级GPU也能实现。Mochi以其高保真度动作和卓越的提示遵循性而著称，为ComfyUI社区带来了最先进的视频生成能力。Mochi模型在Apache 2.0许可下发布，这意味着开发者和创作者可以自由使用、修改和集成Mochi，而不受限制性许可的阻碍。Mochi能够在消费级GPU上运行，如4090，且在ComfyUI中支持多种注意力后端，使其能够适应小于24GB的VRAM。

视觉语言模型，结合图像和文本信息进行智能处理。

Aquila-VL-2B模型是一个基于LLava-one-vision框架训练的视觉语言模型（VLM），选用Qwen2.5-1.5B-instruct模型作为语言模型（LLM），并使用siglip-so400m-patch14-384作为视觉塔。该模型在自建的Infinity-MM数据集上进行训练，包含约4000万图像-文本对。该数据集结合了从互联网收集的开源数据和使用开源VLM模型生成的合成指令数据。Aquila-VL-2B模型的开源，旨在推动多模态性能的发展，特别是在图像和文本的结合处理方面。

首个同时支持文生和图生的3D开源模型

腾讯混元3D是一个开源的3D生成模型，旨在解决现有3D生成模型在生成速度和泛化能力上的不足。该模型采用两阶段生成方法，第一阶段使用多视角扩散模型快速生成多视角图像，第二阶段通过前馈重建模型快速重建3D资产。混元3D-1.0模型能够帮助3D创作者和艺术家自动化生产3D资产，支持快速单图生3D，10秒内完成端到端生成，包括mesh和texture提取。

业界领先的开源大型混合专家模型

Tencent-Hunyuan-Large（混元大模型）是由腾讯推出的业界领先的开源大型混合专家（MoE）模型，拥有3890亿总参数和520亿激活参数。该模型在自然语言处理、计算机视觉和科学任务等领域取得了显著进展，特别是在处理长上下文输入和提升长上下文任务处理能力方面表现出色。混元大模型的开源，旨在激发更多研究者的创新灵感，共同推动AI技术的进步和应用。