产品库

端侧可用的GPT-4V级多模态大模型

MiniCPM-Llama3-V 2.5 是 OpenBMB 项目中最新发布的端侧多模态大模型，具备8B参数量，支持超过30种语言的多模态交互，并在多模态综合性能上超越了多个商用闭源模型。该模型通过模型量化、CPU、NPU、编译优化等技术实现了高效的终端设备部署，具有优秀的OCR能力、可信行为以及多语言支持等特点。

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。

开源多语言多模态对话模型

GLM-4系列是智谱AI推出的新一代预训练模型，包括GLM-4-9B、GLM-4-9B-Chat、GLM-4-9B-Chat-1M和GLM-4V-9B。这些模型在语义理解、数学推理、代码执行等方面表现出色，支持多达26种语言，并具备网页浏览、代码执行等高级功能。GLM-4V-9B模型还具备高分辨率的视觉理解能力，适合多模态应用场景。

多语言多模态嵌入模型，用于文本和图像检索。

jina-clip-v2是由Jina AI开发的多语言多模态嵌入模型，支持89种语言的图像检索，能够处理512x512分辨率的图像，提供从64到1024不同维度的输出，以适应不同的存储和处理需求。该模型结合了强大的文本编码器Jina-XLM-RoBERTa和视觉编码器EVA02-L14，通过联合训练创建了对齐的图像和文本表示。jina-clip-v2在多模态搜索和检索方面提供了更准确、更易用的能力，特别是在打破语言障碍、提供跨模态理解和检索方面表现出色。

现代国际化平台，快速实现产品多语言支持。

Quetzal是一个现代国际化平台，旨在帮助用户快速将产品翻译成多种语言，以获得全球新客户。该平台提供工具，支持20多种语言，与Next.js和React兼容，并且拥有快速设置流程，仅需约10分钟。Quetzal利用人工智能技术，结合应用程序的上下文，在几分钟内实现最佳翻译效果。它还提供了一个仪表板，让用户可以在一个地方查看和管理所有的字符串。产品背景信息显示，Quetzal由Quetzal Labs, Inc.在奥克兰精心打造，并且提供了一个慷慨的免费计划，直到用户添加第二种语言。

Aya Vision 是 Cohere 推出的多语言多模态视觉模型，旨在提升多语言场景下的视觉和文本理解能力。

Aya Vision 是 Cohere For AI 团队开发的先进视觉模型，专注于多语言多模态任务，支持 23 种语言。该模型通过创新的算法突破，如合成标注、多语言数据扩展和多模态模型融合，显著提升了视觉和文本任务的性能。其主要优点包括高效性（在计算资源有限的情况下仍能表现出色）和广泛的多语言支持。Aya Vision 的发布旨在推动多语言多模态研究的前沿发展，并为全球研究社区提供技术支持。

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。

新一代开源预训练模型，支持多轮对话和多语言。

GLM-4-9B-Chat-1M 是智谱 AI 推出的新一代预训练模型，属于 GLM-4 系列的开源版本。它在语义、数学、推理、代码和知识等多方面的数据集测评中展现出较高的性能。该模型不仅支持多轮对话，还具备网页浏览、代码执行、自定义工具调用和长文本推理等高级功能。支持包括日语、韩语、德语在内的26种语言，并特别推出了支持1M上下文长度的模型版本，适合需要处理大量数据和多语言环境的开发者和研究人员使用。

快速、多语言支持的OCR工具包

RapidOCR是一个基于ONNXRuntime、OpenVINO和PaddlePaddle的OCR多语言工具包。它将PaddleOCR模型转换为ONNX格式，支持Python/C++/Java/C#等多平台部署，具有快速、轻量级、智能的特点，并解决了PaddleOCR内存泄露的问题。

高性能多模态语言模型，适用于图像和视频理解。

MiniCPM-V 2.6是一个基于8亿参数的多模态大型语言模型，它在单图像理解、多图像理解和视频理解等多个领域展现出领先性能。该模型在OpenCompass等多个流行基准测试中取得了平均65.2分的高分，超越了广泛使用的专有模型。它还具备强大的OCR能力，支持多语言，并在效率上表现出色，能够在iPad等终端设备上实现实时视频理解。

Qwen1.5系列首个千亿参数开源模型，多语言支持，高效Transformer解码器架构。

Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型，拥有1100亿参数，支持多语言，采用高效的Transformer解码器架构，并包含分组查询注意力（GQA），在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美，在Chat评估中表现出色，包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力，并且预示着未来通过扩展数据和模型规模，可以获得更大的性能提升。

端侧全模态理解开源模型

Megrez-3B-Omni是由无问芯穹研发的端侧全模态理解模型，基于大语言模型Megrez-3B-Instruct扩展，具备图片、文本、音频三种模态数据的理解分析能力。该模型在图像理解、语言理解、语音理解方面均取得最优精度，支持中英文语音输入及多轮对话，支持对输入图片的语音提问，根据语音指令直接响应文本，在多项基准任务上取得了领先的结果。

大型语言模型，支持多语言和编程语言文本生成。

Nemotron-4-340B-Base是由NVIDIA开发的大型语言模型，拥有3400亿参数，支持4096个token的上下文长度，适用于生成合成数据，帮助研究人员和开发者构建自己的大型语言模型。模型经过9万亿token的预训练，涵盖50多种自然语言和40多种编程语言。NVIDIA开放模型许可允许商业使用和派生模型的创建与分发，不声明对使用模型或派生模型生成的任何输出拥有所有权。

大型语言模型，支持多语言和代码数据

Mistral-Nemo-Instruct-2407是由Mistral AI和NVIDIA联合训练的大型语言模型（LLM），是Mistral-Nemo-Base-2407的指导微调版本。该模型在多语言和代码数据上进行了训练，显著优于大小相似或更小的现有模型。其主要特点包括：支持多语言和代码数据训练、128k上下文窗口、可替代Mistral 7B。模型架构包括40层、5120维、128头维、1436隐藏维、32个头、8个kv头（GQA）、2^17词汇量（约128k）、旋转嵌入（theta=1M）。该模型在多种基准测试中表现出色，如HellaSwag（0-shot）、Winogrande（0-shot）、OpenBookQA（0-shot）等。

多语言晚交互检索模型，支持嵌入和重排

Jina ColBERT v2是一个先进的晚交互检索模型，基于ColBERT架构构建，支持89种语言，并提供优越的检索性能、用户可控的输出维度和长达8192个token的文本处理能力。它在信息检索领域具有革命性的意义，通过晚交互评分近似于交叉编码器中的联合查询-文档注意力，同时保持了接近传统密集检索模型的推理效率。

Qwen2-VL-7B是最新的视觉语言模型，支持多模态理解和文本生成。

Qwen2-VL-7B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。此外，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。

多语言文本转语音在线平台

Free Text to Speech Online Converter是一个多语言文本转语音的在线平台。它支持超过20种语言，拥有自然的发音，无需注册即可免费使用，转换速度快。

多语言对话生成模型

Meta Llama 3.1是一系列预训练和指令调整的多语言大型语言模型（LLMs），支持8种语言，专为对话使用案例优化，并通过监督式微调（SFT）和人类反馈的强化学习（RLHF）来提高安全性和有用性。

Falcon 2 是一款开源、多语言、多模态的模型，具备图像到文本转换能力。

Falcon 2 是一款具有创新功能的生成式 AI 模型，为我们创造了一种充满可能性的未来路径，只有想象力才是限制。Falcon 2 采用开源许可证，具备多语言和多模态的能力，其中独特的图像到文本转换功能标志着 AI 创新的重大进展。

多语言大型语言模型，优化对话场景。

Meta Llama 3.1是一系列多语言的大型预训练和指令调整的生成模型，包含8B、70B和405B大小的版本。这些模型专为多语言对话用例而优化，并在常见行业基准测试中表现优于许多开源和闭源聊天模型。模型使用优化的transformer架构，并通过监督式微调(SFT)和强化学习与人类反馈(RLHF)进行调整，以符合人类对有用性和安全性的偏好。

AI视频编辑工具，支持多语言和轻松分享

Loomos是一个AI视频编辑平台，可以将原始屏幕录像快速转换成高质量的视频。它通过AI技术编辑字幕，去除多余的“嗯”和“啊”，并提供20多种语言的翻译和专业的AI配音。这个平台特别适合需要快速制作专业视频演示、广告和销售视频的用户。Loomos提供了多种定价计划，满足不同用户的需求，从免费计划到企业定制计划，用户可以根据自己的预算和需求选择合适的服务。

在线文本转语音工具，支持多语言和自然发音。

TTSynth.com是一个免费的在线文本转语音(TTS)生成器，它使用先进的AI技术将书面文本转换为自然发音的语音。该服务支持多种语言和口音，适用于全球用户。它提供了高质量的音频输出，并且用户可以轻松下载TTS MP3文件。TTS技术在教育、营销、无障碍解决方案等多个领域都有广泛的应用。

最先进的12B模型，支持多语言应用

Mistral NeMo 是由 Mistral AI 与 NVIDIA 合作构建的 12B 模型，具有 128k 个令牌的大型上下文窗口。它在推理、世界知识和编码准确性方面处于领先地位。该模型专为全球多语言应用程序设计，支持英语、法语、德语、西班牙语、意大利语、葡萄牙语、中文、日语、韩语、阿拉伯语和印地语等多种语言。Mistral NeMo 还使用了新的分词器 Tekken，提高了文本和源代码的压缩效率。此外，该模型经过指令微调，提升了遵循精确指令、推理、处理多轮对话和生成代码的能力。

多语言高质量文本转语音库

MeloTTS是由MyShell.ai开发的多语言文本转语音库，支持英语、西班牙语、法语、中文、日语和韩语。它能够实现实时CPU推理，适用于多种场景，并且对开源社区开放，欢迎贡献。

开源的端到端自动驾驶多模态模型

OpenEMMA是一个开源项目，复现了Waymo的EMMA模型，提供了一个端到端框架用于自动驾驶车辆的运动规划。该模型利用预训练的视觉语言模型（VLMs）如GPT-4和LLaVA，整合文本和前视摄像头输入，实现对未来自身路径点的精确预测，并提供决策理由。OpenEMMA的目标是为研究人员和开发者提供易于获取的工具，以推进自动驾驶研究和应用。

多语言大型语言模型，支持多领域文本生成。

XVERSE-MoE-A36B是由深圳元象科技自主研发的多语言大型语言模型，采用混合专家模型（MoE）架构，具有2554亿的总参数规模和360亿的激活参数量。该模型支持包括中、英、俄、西等40多种语言，特别在中英双语上表现优异。模型使用8K长度的训练样本，并通过精细化的数据采样比例和动态数据切换策略，保证了模型的高质量和多样性。此外，模型还针对MoE架构进行了定制优化，提升了计算效率和整体吞吐量。

多模态大型语言模型，支持图像与文本的交互理解。

InternVL2_5-8B是由OpenGVLab开发的一款多模态大型语言模型（MLLM），它在InternVL 2.0的基础上进行了显著的训练和测试策略增强，以及数据质量提升。该模型采用'ViT-MLP-LLM'架构，集成了新增量预训练的InternViT与多种预训练语言模型，如InternLM 2.5和Qwen 2.5，使用随机初始化的MLP projector。InternVL 2.5系列模型在多模态任务上展现出卓越的性能，包括图像和视频理解、多语言理解等。

智能漫画翻译工具，快速准确多语言翻译。

AI Comic Translate是一款利用先进人工智能技术，为漫画爱好者和创作者提供快速准确的多语言翻译服务的智能工具。它具有成本效益高、易于使用、支持多种语言翻译等主要特点。该产品通过自动化翻译流程，大幅节省了翻译时间和成本，同时提供了用户友好的界面设计，使得无论是专业翻译者还是漫画爱好者都能轻松使用。

开源代码语言模型，支持多编程语言。

DeepSeek-Coder-V2是一个开源的Mixture-of-Experts代码语言模型，性能可与GPT4-Turbo相媲美，在代码特定任务上表现突出。它通过额外的6万亿个token进一步预训练，增强了编码和数学推理能力，同时保持了在一般语言任务上的相似性能。与DeepSeek-Coder-33B相比，在代码相关任务、推理和一般能力方面都有显著进步。此外，它支持的编程语言从86种扩展到338种，上下文长度从16K扩展到128K。

Qwen3是Qwen系列大型语言模型的最新成员，支持多种思考模式和多语言。

Qwen3是通义千问团队推出的最新大型语言模型，旨在通过强大的思考和快速响应能力，为用户提供高效、灵活的解决方案。该模型支持多种思考模式，能够根据任务需求灵活调整推理深度，同时支持119种语言和方言，适用于国际应用。Qwen3的发布和开源，将极大地推动大型基础模型的研究与开发，帮助全球研究人员、开发者和组织利用前沿模型构建创新解决方案。