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先进的大型混合专家视觉语言模型

DeepSeek-VL2是一系列先进的大型混合专家(MoE)视觉语言模型，相较于前代DeepSeek-VL有显著提升。该模型系列在视觉问答、光学字符识别、文档/表格/图表理解以及视觉定位等多种任务上展现出卓越的能力。DeepSeek-VL2由三种变体组成：DeepSeek-VL2-Tiny、DeepSeek-VL2-Small和DeepSeek-VL2，分别拥有10亿、28亿和45亿激活参数。DeepSeek-VL2在激活参数相似或更少的情况下，与现有的开源密集型和基于MoE的模型相比，达到了竞争性或最先进的性能。

先进的多模态理解模型，融合视觉与语言能力。

DeepSeek-VL2是一系列大型Mixture-of-Experts视觉语言模型，相较于前代DeepSeek-VL有显著提升。该模型系列在视觉问答、光学字符识别、文档/表格/图表理解以及视觉定位等任务上展现出卓越的能力。DeepSeek-VL2包含三个变体：DeepSeek-VL2-Tiny、DeepSeek-VL2-Small和DeepSeek-VL2，分别拥有1.0B、2.8B和4.5B激活参数。DeepSeek-VL2在激活参数相似或更少的情况下，与现有的开源密集和MoE基础模型相比，达到了竞争性或最先进的性能。

多模态大型语言模型设计空间探索

EAGLE是一个面向视觉中心的高分辨率多模态大型语言模型（LLM）系列，通过混合视觉编码器和不同输入分辨率来加强多模态LLM的感知能力。该模型包含基于通道连接的'CLIP+X'融合，适用于具有不同架构（ViT/ConvNets）和知识（检测/分割/OCR/SSL）的视觉专家。EAGLE模型家族支持超过1K的输入分辨率，并在多模态LLM基准测试中取得了优异的成绩，特别是在对分辨率敏感的任务上，如光学字符识别和文档理解。

Phi-4-multimodal-instruct 是微软开发的轻量级多模态基础模型，支持文本、图像和音频输入。

Phi-4-multimodal-instruct 是微软开发的多模态基础模型，支持文本、图像和音频输入，生成文本输出。该模型基于Phi-3.5和Phi-4.0的研究和数据集构建，经过监督微调、直接偏好优化和人类反馈强化学习等过程，以提高指令遵循能力和安全性。它支持多种语言的文本、图像和音频输入，具有128K的上下文长度，适用于多种多模态任务，如语音识别、语音翻译、视觉问答等。该模型在多模态能力上取得了显著提升，尤其在语音和视觉任务上表现出色。它为开发者提供了强大的多模态处理能力，可用于构建各种多模态应用。

SmolVLM-500M 是一个轻量级多模态模型，能够处理图像和文本输入并生成文本输出。

SmolVLM-500M 是由 Hugging Face 开发的轻量级多模态模型，属于 SmolVLM 系列。该模型基于 Idefics3 架构，专注于高效的图像和文本处理任务。它能够接受任意顺序的图像和文本输入，生成文本输出，适用于图像描述、视觉问答等任务。其轻量级架构使其能够在资源受限的设备上运行，同时保持强大的多模态任务性能。该模型采用 Apache 2.0 许可证，支持开源和灵活的使用场景。

一个用于智能设备等的多模态原生代理框架。

OmAgent是一个多模态原生代理框架，用于智能设备等。它采用分治算法高效解决复杂任务，能预处理长视频并以类似人类的精度进行问答，还能基于用户请求和可选天气条件提供个性化服装建议等。目前官网未明确显示价格，但从功能来看，主要面向需要高效任务处理和智能交互的用户群体，如开发者、企业等。

PaliGemma 2是一款强大的视觉-语言模型，支持多种语言的图像和文本处理任务。

PaliGemma 2是由Google开发的视觉-语言模型，它结合了SigLIP视觉模型和Gemma 2语言模型的能力，能够处理图像和文本输入，并生成相应的文本输出。该模型在多种视觉-语言任务上表现出色，如图像描述、视觉问答等。其主要优点包括强大的多语言支持、高效的训练架构以及在多种任务上的优异性能。PaliGemma 2的开发背景是为了解决视觉和语言之间的复杂交互问题，帮助研究人员和开发者在相关领域取得突破。

PaliGemma 2是一个强大的视觉-语言模型，支持多种视觉语言任务。

PaliGemma 2是一个由Google开发的视觉-语言模型，继承了Gemma 2模型的能力，能够处理图像和文本输入并生成文本输出。该模型在多种视觉语言任务上表现出色，如图像描述、视觉问答等。其主要优点包括强大的多语言支持、高效的训练架构和广泛的适用性。该模型适用于需要处理视觉和文本数据的各种应用场景，如社交媒体内容生成、智能客服等。

多模态大型语言模型，提升视觉与语言的交互能力。

InternVL2_5-26B-MPO是一个多模态大型语言模型（MLLM），它在InternVL2.5的基础上，通过混合偏好优化（Mixed Preference Optimization, MPO）进一步提升了模型性能。该模型能够处理包括图像、文本在内的多模态数据，广泛应用于图像描述、视觉问答等场景。它的重要性在于能够理解和生成与图像内容紧密相关的文本，推动了多模态人工智能的边界。产品背景信息包括其在多模态任务中的卓越性能，以及在OpenCompass Learderboard中的评估结果。该模型为研究者和开发者提供了强大的工具，以探索和实现多模态人工智能的潜力。

多模态大型语言模型，提升视觉和语言的综合理解能力

InternVL2_5-1B-MPO是一个多模态大型语言模型（MLLM），它基于InternVL2.5和混合偏好优化（MPO）构建，展示了优越的整体性能。该模型集成了新增量预训练的InternViT与各种预训练的大型语言模型（LLMs），包括InternLM 2.5和Qwen 2.5，使用随机初始化的MLP投影器。InternVL2.5-MPO在模型架构上保留了与InternVL 2.5及其前身相同的“ViT-MLP-LLM”范式，并引入了对多图像和视频数据的支持。该模型在多模态任务中表现出色，能够处理包括图像描述、视觉问答等多种视觉语言任务。

OCR-free 文档理解的统一结构学习模型

mPLUG-DocOwl 1.5 是一个致力于OCR-free文档理解的统一结构学习模型，它通过深度学习技术实现了对文档的直接理解，无需传统的光学字符识别(OCR)过程。该模型能够处理包括文档、网页、表格和图表在内的多种类型的图像，支持结构感知的文档解析、多粒度的文本识别和定位，以及问答等功能。mPLUG-DocOwl 1.5 的研发背景是基于对文档理解自动化和智能化的需求，旨在提高文档处理的效率和准确性。该模型的开源特性也促进了学术界和工业界的进一步研究和应用。

多模态12B参数模型，结合视觉编码器处理图像和文本。

Pixtral-12B-2409是由Mistral AI团队开发的多模态模型，包含12B参数的多模态解码器和400M参数的视觉编码器。该模型在多模态任务中表现出色，支持不同尺寸的图像，并在文本基准测试中保持最前沿的性能。它适用于需要处理图像和文本数据的高级应用，如图像描述生成、视觉问答等。

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。

大型视频语言模型，提供视觉问答和视频字幕生成。

VideoLLaMA2-7B-Base 是由 DAMO-NLP-SG 开发的大型视频语言模型，专注于视频内容的理解与生成。该模型在视觉问答和视频字幕生成方面展现出卓越的性能，通过先进的空间时间建模和音频理解能力，为用户提供了一种新的视频内容分析工具。它基于 Transformer 架构，能够处理多模态数据，结合文本和视觉信息，生成准确且富有洞察力的输出。

开源的基于深度文档理解的RAG（检索增强生成）引擎

RAGFlow是一个开源的RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，基于深度文档理解，提供流线型的RAG工作流程，适用于各种规模的企业。它结合了大型语言模型（LLM）提供真实的问答能力，支持从各种复杂格式数据中引用确凿的引文。

一个通用的多模态模型,可用于问答、图像描述等任务

HuggingFaceM4/idefics-80b-instruct是一个开源的多模态模型,它可以接受图像和文本的输入,输出相关的文本内容。该模型在视觉问答、图像描述等任务上表现出色,是一个通用的智能助手模型。它由Hugging Face团队开发,基于开放数据集训练,提供免费使用。

AI智能助手，文档快速理解与生成

Adobe Acrobat的AI助手是一个集成在Acrobat中的创新功能，它可以帮助用户通过提问来理解文档内容，快速获取信息并生成内容。这项功能特别适合需要从文档中提取关键信息并快速创建电子邮件、演示文稿、会议记录等的用户。AI助手可以生成文档摘要，提供基于文档内容的建议问题，帮助用户更有效地探索和理解内容。此外，Adobe Acrobat的AI助手遵循Adobe的AI伦理原则，确保用户数据的安全和透明。

文档理解的模块化多模态大语言模型

mPLUG-DocOwl 是一款用于文档理解的模块化多模态大语言模型，能够处理 OCR-free 文档理解任务。该模型具有出色的性能表现，支持文档视觉问答、信息问答、图表问答等多种任务。用户可以通过模型提供的在线演示来体验其强大功能。

快速扫描和转换文本

OCR Magic是一款终极文本识别应用，支持几乎所有语言。借助我们先进的光学字符识别技术，您可以轻松扫描和转换图像和文档中的文本为可编辑和可搜索的数字文本。 无论您是学生、专业人士还是只想简化工作流程，OCR Magic都能满足您的需求。只需上传图像或文档，我们的应用程序将快速提取文本并将其翻译为您选择的语言。不再需要重新输入或手动转录 - OCR Magic使得处理任何来源的文本变得轻松。 但这还不是全部 - OCR Magic还配备了一系列有用的功能，以增强您的文本识别体验。支持多种文件格式、自动语言检测和可定制的输出选项，您可以根据自己的需求定制我们的应用程序。 不要再浪费时间手动转录文本 - 立即尝试OCR Magic，革新您的文本识别工作流程！

面向世界的多模式大型语言模型

Kosmos-2是一个多模态大型语言模型，可以将自然语言与图像、视频等多种形式的输入进行关联。它可以用于短语定位、指代表达理解、指代表达生成、图像描述和视觉问答等任务。Kosmos-2使用了GRIT数据集，该数据集包含了大量的图像-文本对，可以用于模型的训练和评估。Kosmos-2的优势在于它可以将自然语言与视觉信息进行关联，从而提高了模型的表现。

赋予LLM查看和绘图的能力

SEED是一个大规模预训练的模型，通过对交错的文本和视觉数据进行预训练和指导调整，展现了在广泛的多模态理解和生成任务上的出色性能。SEED还具有组合性新兴能力，例如多轮上下文多模态生成，就像您的AI助手一样。SEED还包括SEED Tokenizer v1和SEED Tokenizer v2，它们可以将文本转换为图像。

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