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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。

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。

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。

高效检索文档信息，准确回答专业问题

讯飞星火知识库文档问答是科大讯飞基于讯飞星火大模型和星火知识库搭建的文档问答服务，能够高效检索文档信息，准确回答专业问题。具备多文档问答，文档知识库，信源原文定位，文档总结，自定义切分等功能。

一个强大的OCR（光学字符识别）工具

Ollama-OCR是一个使用最新视觉语言模型的OCR工具，通过Ollama提供技术支持，能够从图像中提取文本。它支持多种输出格式，包括Markdown、纯文本、JSON、结构化数据和键值对，并且支持批量处理功能。这个项目以Python包和Streamlit网络应用的形式提供，方便用户在不同场景下使用。

Mistral OCR 是一款先进的光学字符识别 API，能够精准理解和解析复杂文档。

Mistral OCR 是 Mistral AI 推出的一款光学字符识别（OCR）API，旨在通过高效解析文档内容，推动信息的快速提取与应用。它能够处理多种格式的文档，包括 PDF 和图像，并以极高的准确率提取文本、表格、公式和图像等元素。该技术的核心优势在于其对复杂文档的深度理解能力，支持多语言和多模态输入，适用于全球范围内的企业和机构。其定价为每1000页1美元，适合大规模文档处理场景。

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！

手写文本识别和字符检测模型

DTLR是一个基于检测的手写文本行识别模型，基于DINO-DETR进行改进，用于文本识别和字符检测。该模型在合成数据上预训练，然后在真实数据集上进行微调。它对于OCR（光学字符识别）领域具有重要意义，特别是在处理手写文本时，能够提高识别的准确性和效率。

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。

最新的视觉语言模型，支持多语言和多模态理解

Qwen2-VL-72B是Qwen-VL模型的最新迭代，代表了近一年的创新成果。该模型在视觉理解基准测试中取得了最新的性能，包括MathVista、DocVQA、RealWorldQA、MTVQA等。它能够理解超过20分钟的视频，并可以集成到手机、机器人等设备中，进行基于视觉环境和文本指令的自动操作。除了英语和中文，Qwen2-VL现在还支持图像中不同语言文本的理解，包括大多数欧洲语言、日语、韩语、阿拉伯语、越南语等。模型架构更新包括Naive Dynamic Resolution和Multimodal Rotary Position Embedding (M-ROPE)，增强了其多模态处理能力。

面向开放世界的检测与理解统一视觉模型

DINO-X是一个以物体感知为核心的视觉大模型，具备开集检测、智能问答、人体姿态、物体计数、服装换色等核心能力。它不仅能识别已知目标，还能灵活应对未知类别，凭借先进算法，模型具备出色的适应性和鲁棒性，能够精准应对各种不可预见的挑战，提供针对复杂视觉数据的全方位解决方案。DINO-X的应用场景广泛，包括机器人、农业、零售行业、安防监控、交通管理、制造业、智能家居、物流与仓储、娱乐媒体等，是DeepDataSpace公司在计算机视觉技术领域的旗舰产品。

快速生成各种专业文档，省时省心，专注于更重要的事情。

字符狂飙是一款基于人工智能技术的文档生成应用，通过结构化的表单提问，帮助您快速轻松地生成各种类型的专业文档，从商业计划书到个人简历，应有尽有。与传统的文档生成工具相比，字符狂飙更加快速简便，无需了解任何文档生成技巧，让您专注于更重要的事情。字符狂飙可以帮助您节省大量的时间和精力，让您更加专注于更重要的事情。立即下载字符狂飙，开启一次全新的文档生成体验，让您的文档始终保持专业、准确，让您的商务更加顺利。无论您是商务人士、学生还是个人，字符狂飙都是您理想的文档生成工具。

增强视觉语言理解的高级大型语言模型

MiniGPT-4是一个基于先进的大型语言模型的视觉语言理解模型，具有生成详细图像描述、从手写草稿生成网站等功能。它还能根据给定的图像写故事和诗歌、提供解决问题的方法、根据食物照片教用户烹饪等。MiniGPT-4通过对原始图像文本对进行预训练，并使用对话模板的对齐数据进行微调，以提高生成结果的连贯性和准确性。MiniGPT-4的定价和定位信息请参考官方网站。

语音转文字,支持实时语音识别、录音文件识别等

腾讯云语音识别(ASR)为开发者提供语音转文字服务的最佳体验。语音识别服务具备识别准确率高、接入便捷、性能稳定等特点。腾讯云语音识别服务开放实时语音识别、一句话识别和录音文件识别三种服务形式,满足不同类型开发者需求。技术先进,性价比高,多语种支持,适用于客服、会议、法庭等多场景。

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。

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。

视觉位置识别通过图像片段检索

Revisit Anything 是一个视觉位置识别系统，通过图像片段检索技术，能够识别和匹配不同图像中的位置。它结合了SAM（Spatial Attention Module）和DINO（Distributed Knowledge Distillation）技术，提高了视觉识别的准确性和效率。该技术在机器人导航、自动驾驶等领域具有重要的应用价值。

智能问答助手

Ask AI 是一个智能问答助手，可通过引用您的档和视频来提供答案。它可以帮助您节省时间，快速准确地回答问题。它可以处理 PDF 文件、视频和网页，并提供准确的答案，具备可信度。您可以上传和存储您的文档，并逐步建立您的文库，增加 AI 的实用性。通过使用您的文档中的文字，答案更加准确可信。我们不会存储您的文件本身，只会存储文本、嵌入向量和元数据。Ask AI 符合 GDPR、DPA 2018 和 ISO 27001 的要求。

基于Java的全能视觉智能识别项目

JavaVision是一个基于Java开发的全能视觉智能识别项目，它不仅实现了PaddleOCR-V4、YoloV8物体识别、人脸识别、以图搜图等核心功能，还可以轻松扩展到其他领域，如语音识别、动物识别、安防检查等。项目特点包括使用SpringBoot框架、多功能性、高性能、可靠稳定、易于集成和灵活可拓展。JavaVision旨在为Java开发者提供一个全面的视觉智能识别解决方案，让他们能够以熟悉且喜爱的编程语言构建出先进、可靠且易于集成的AI应用。

Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型，能够理解图像和视频内容并生成相应文本。

Qwen2.5-VL 是 Qwen 团队推出的最新旗舰视觉语言模型，是视觉语言模型领域的重要进步。它不仅能够识别常见物体，还能分析图像中的文字、图表、图标等复杂内容，并支持对长视频的理解和事件定位。该模型在多个基准测试中表现出色，尤其在文档理解和视觉代理任务中具有显著优势，展现了强大的视觉理解和推理能力。其主要优点包括高效的多模态理解、强大的长视频处理能力以及灵活的工具调用能力，适用于多种应用场景。

UniTok是一个用于视觉生成和理解的统一视觉分词器。

UniTok是一种创新的视觉分词技术，旨在弥合视觉生成和理解之间的差距。它通过多码本量化技术，显著提升了离散分词器的表示能力，使其能够捕捉到更丰富的视觉细节和语义信息。这一技术突破了传统分词器在训练过程中的瓶颈，为视觉生成和理解任务提供了一种高效且统一的解决方案。UniTok在图像生成和理解任务中表现出色，例如在ImageNet上实现了显著的零样本准确率提升。该技术的主要优点包括高效性、灵活性以及对多模态任务的强大支持，为视觉生成和理解领域带来了新的可能性。

多模态大型语言模型，优化视觉识别和图像推理。

Llama-3.2-90B-Vision是Meta公司发布的一款多模态大型语言模型（LLM），专注于视觉识别、图像推理、图片描述和回答有关图片的一般问题。该模型在常见的行业基准测试中超越了许多现有的开源和封闭的多模态模型。

基于强化学习技术的视觉思考模型，理科测试行业领先

Kimi视觉思考模型k1是基于强化学习技术打造的AI模型，原生支持端到端图像理解和思维链技术，并将能力扩展到数学之外的更多基础科学领域。在数学、物理、化学等基础科学学科的基准能力测试中，k1模型的表现超过了全球标杆模型。k1模型的发布标志着AI在视觉理解和思考能力上的新突破，尤其在处理图像信息和基础科学问题上展现出色的表现。

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。

AI 智能问答平台

思默问答是一款多功能的人工智能在线问答系统，能够提供 AI 绘画、职场助手、企业职能、社媒写作、编程、学术教育、点评助手、效率工具、短视频等多种功能。无论您是需要生成高质量的工作报告、合同模板，还是进行英语翻译或修改，思默 AI 工具都能满足您的各种需求。

视觉语言模型高效文档检索工具

ColPali 是一种基于视觉语言模型的高效文档检索工具，它通过直接嵌入文档页面图像的方式来简化文档检索流程。ColPali 利用了最新的视觉语言模型技术，特别是 PaliGemma 模型，通过晚交互机制实现多向量检索，从而提高检索性能。这一技术不仅加快了索引速度，降低了查询延迟，而且在检索包含视觉元素的文档方面表现出色，例如图表、表格和图像。ColPali 的出现，为文档检索领域带来了一种新的“视觉空间检索”范式，有助于提高信息检索的效率和准确性。

自由形式文本图像合成与理解的视觉语言大模型

InternLM-XComposer2是一款领先的视觉语言模型，擅长自由形式文本图像合成与理解。该模型不仅能够理解传统的视觉语言，还能熟练地从各种输入中构建交织的文本图像内容，如轮廓、详细的文本规范和参考图像，实现高度可定制的内容创作。InternLM-XComposer2提出了一种部分LoRA（PLoRA）方法，专门将额外的LoRA参数应用于图像标记，以保留预训练语言知识的完整性，实现精确的视觉理解和具有文学才能的文本构成之间的平衡。实验结果表明，基于InternLM2-7B的InternLM-XComposer2在生成高质量长文本多模态内容方面优越，以及在各种基准测试中其出色的视觉语言理解性能，不仅明显优于现有的多模态模型，还在某些评估中与甚至超过GPT-4V和Gemini Pro。这凸显了它在多模态理解领域的卓越能力。InternLM-XComposer2系列模型具有7B参数，可在https://github.com/InternLM/InternLM-XComposer 上公开获取。

最先进的视觉语言模型，支持多模态理解和文本生成。

Qwen2-VL-2B是Qwen-VL模型的最新迭代，代表了近一年的创新成果。该模型在视觉理解基准测试中取得了最先进的性能，包括MathVista、DocVQA、RealWorldQA、MTVQA等。它能够理解超过20分钟的视频，为基于视频的问题回答、对话、内容创作等提供高质量的支持。Qwen2-VL还支持多语言，除了英语和中文，还包括大多数欧洲语言、日语、韩语、阿拉伯语、越南语等。模型架构更新包括Naive Dynamic Resolution和Multimodal Rotary Position Embedding (M-ROPE)，增强了其多模态处理能力。

视觉AI助手，提供视频信息识别与交流

Lloyd是一款结合了人工智能视觉识别技术的应用，它能够通过视频捕捉来解锁知识、洞察和信息，帮助用户在任何时间、任何地点增强视频通讯体验。Lloyd的主要优点在于其实时视觉AI能力，使得用户可以即刻学习和发现新事物。此外，Lloyd还提供了快速的视频通讯服务，结合了文本和语音消息的便捷性以及视频聊天的直观性。