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强大的语言模型，拥有4560亿总参数，可处理长达400万token的上下文。

MiniMax-01是一个具有4560亿总参数的强大语言模型，其中每个token激活459亿参数。它采用混合架构，结合了闪电注意力、softmax注意力和专家混合（MoE），通过先进的并行策略和创新的计算-通信重叠方法，如线性注意力序列并行主义加（LASP+）、varlen环形注意力、专家张量并行（ETP）等，将训练上下文长度扩展到100万tokens，在推理时可处理长达400万tokens的上下文。在多个学术基准测试中，MiniMax-01展现了顶级模型的性能。

展示小型语言模型通过自我演化深度思考掌握数学推理能力的研究成果。

rStar-Math是一项研究，旨在证明小型语言模型（SLMs）能够在不依赖于更高级模型的情况下，与OpenAI的o1模型相媲美甚至超越其数学推理能力。该研究通过蒙特卡洛树搜索（MCTS）实现“深度思考”，其中数学策略SLM在基于SLM的流程奖励模型的指导下进行测试时搜索。rStar-Math引入了三种创新方法来应对训练两个SLM的挑战，通过4轮自我演化和数百万个合成解决方案，将SLMs的数学推理能力提升到最先进水平。该模型在MATH基准测试中显著提高了性能，并在AIME竞赛中表现优异。

BAGEL是一款开源的统一多模态模型，您可以在任何地方进行微调、精简和部署。

BAGEL是一款可扩展的统一多模态模型，它正在革新AI与复杂系统的交互方式。该模型具有对话推理、图像生成、编辑、风格转移、导航、构图、思考等功能，通过深度学习视频和网络数据进行预训练，为生成高保真度、逼真图像提供了基础。

先进的视频生成模型，具备更高的真实性和创造力。

Veo 3 是最新的视频生成模型，旨在通过更高的现实主义和音频效果，提供 4K 输出，能更准确地遵循用户的提示。这一技术代表了视频生成领域的重大进步，具有更强的创造控制能力。Veo 3 的推出是对 Veo 2 的一次重要升级，旨在帮助创作者实现他们的创意愿景。该产品适合需要高质量视频生成的创意行业，从广告到游戏开发等多个领域。无具体价格信息披露。

此应用可根据文本描述生成图像，或提供现有图像的描述和答案。

Blip 3o 是一个基于 Hugging Face 平台的应用程序，利用先进的生成模型从文本生成图像，或对现有图像进行分析和回答。该产品为用户提供了强大的图像生成和理解能力，非常适合设计师、艺术家和开发者。此技术的主要优点是其高效的图像生成速度和优质的生成效果，同时还支持多种输入形式，增强了用户体验。该产品是免费的，定位于开放给广大用户使用。

一款轻量级的多模态语言模型安卓应用。

MNN-LLM 是一款高效的推理框架，旨在优化和加速大语言模型在移动设备和本地 PC 上的部署。它通过模型量化、混合存储和硬件特定优化，解决高内存消耗和计算成本的问题。MNN-LLM 在 CPU 基准测试中表现卓越，速度显著提升，适合需要隐私保护和高效推理的用户。

一个社区驱动的深度研究框架，结合语言模型与多种工具。

DeerFlow 是一个深度研究框架，旨在结合语言模型与如网页搜索、爬虫及 Python 执行等专用工具，以推动深入研究工作。该项目源于开源社区，强调贡献回馈，具备多种灵活的功能，适合各类研究需求。

一种高效的无泄漏唇同步技术。

KeySync 是一个针对高分辨率视频的无泄漏唇同步框架。它解决了传统唇同步技术中的时间一致性问题，同时通过巧妙的遮罩策略处理表情泄漏和面部遮挡。KeySync 的优越性体现在其在唇重建和跨同步方面的先进成果，适用于自动配音等实际应用场景。

开放源代码的 8B 参数文本到图像扩散模型。

Flex.2 是当前最灵活的文本到图像扩散模型，具备内置的重绘和通用控制功能。它是一个开源项目，由社区支持，旨在推动人工智能的民主化。Flex.2 具备 8 亿参数，支持 512 个令牌长度输入，并符合 OSI 的 Apache 2.0 许可证。此模型可以在许多创意项目中提供强大的支持。用户可以通过反馈不断改善模型，推动技术进步。

开源视频生成模型，支持多种生成任务。

Wan2.1-FLF2V-14B 是一个开源的大规模视频生成模型，旨在推动视频生成领域的进步。该模型在多项基准测试中表现优异，支持消费者级 GPU，能够高效生成 480P 和 720P 的视频。它在文本到视频、图像到视频等多个任务中表现出色，具有强大的视觉文本生成能力，适用于各种实际应用场景。

一个集成视觉理解和生成的多模态生成模型。

Liquid 是一个自回归生成模型，通过将图像分解为离散代码并与文本标记共享特征空间，促进视觉理解和文本生成的无缝集成。此模型的主要优点在于无需外部预训练的视觉嵌入，减少了对资源的依赖，同时通过规模法则发现了理解与生成任务之间的相互促进效应。

强大的语言模型，支持多种自然语言处理任务。

GLM-4-32B 是一个高性能的生成语言模型，旨在处理多种自然语言任务。它通过深度学习技术训练而成，能够生成连贯的文本和回答复杂问题。该模型适用于学术研究、商业应用和开发者，价格合理，定位精准，是自然语言处理领域的领先产品。

通过测试时间缩放显著提升视频生成质量。

Video-T1 是一个视频生成模型，通过测试时间缩放技术（TTS）显著提升生成视频的质量和一致性。该技术允许在推理过程中使用更多的计算资源，从而优化生成结果。相较于传统的视频生成方法，TTS 能够提供更高的生成质量和更丰富的内容表达，适用于数字创作领域。该产品的定位主要面向研究人员和开发者，价格信息未明确。

通过强化学习驱动的金融推理大模型。

Fin-R1 是一个专为金融领域设计的大型语言模型，旨在提升金融推理能力。由上海财经大学和财跃星辰联合研发，基于 Qwen2.5-7B-Instruct 进行微调和强化学习，具有高效的金融推理能力，适用于银行、证券等核心金融场景。该模型免费开源，便于用户使用和改进。

业界首个超大规模混合 Mamba 推理模型，强推理能力。

混元T1 是腾讯推出的超大规模推理模型，基于强化学习技术，通过大量后训练显著提升推理能力。它在长文处理和上下文捕捉上表现突出，同时优化了计算资源的消耗，具备高效的推理能力。适用于各类推理任务，尤其在数学、逻辑推理等领域表现优异。该产品以深度学习为基础，结合实际反馈不断优化，适合科研、教育等多个领域的应用。

Inductive Moment Matching 是一种新型的生成模型，用于高质量图像生成。

Inductive Moment Matching (IMM) 是一种先进的生成模型技术，主要用于高质量图像生成。该技术通过创新的归纳矩匹配方法，显著提高了生成图像的质量和多样性。其主要优点包括高效性、灵活性以及对复杂数据分布的强大建模能力。IMM 由 Luma AI 和斯坦福大学的研究团队开发，旨在推动生成模型领域的发展，为图像生成、数据增强和创意设计等应用提供强大的技术支持。该项目开源了代码和预训练模型，方便研究人员和开发者快速上手和应用。

Inception Labs 推出新一代扩散式大语言模型，提供极速、高效和高质量的语言生成能力。

Inception Labs 是一家专注于开发扩散式大语言模型（dLLMs）的公司。其技术灵感来源于先进的图像和视频生成系统，如 Midjourney 和 Sora。通过扩散模型，Inception Labs 提供了比传统自回归模型快 5-10 倍的速度、更高的效率和更强的生成控制能力。其模型支持并行文本生成，能够纠正错误和幻觉，适合多模态任务，并且在推理和结构化数据生成方面表现出色。公司由斯坦福、UCLA 和康奈尔大学的研究人员和工程师组成，是扩散模型领域的先驱。

HunyuanVideo-I2V 是腾讯推出的基于 HunyuanVideo 的图像到视频生成框架。

HunyuanVideo-I2V 是腾讯开源的图像到视频生成模型，基于 HunyuanVideo 架构开发。该模型通过图像潜在拼接技术，将参考图像信息有效整合到视频生成过程中，支持高分辨率视频生成，并提供可定制的 LoRA 效果训练功能。该技术在视频创作领域具有重要意义，能够帮助创作者快速生成高质量的视频内容，提升创作效率。

Instella 是由 AMD 开发的高性能开源语言模型，专为加速开源语言模型的发展而设计。

Instella 是由 AMD GenAI 团队开发的一系列高性能开源语言模型，基于 AMD Instinct™ MI300X GPU 训练而成。该模型在性能上显著优于同尺寸的其他开源语言模型，并且在功能上与 Llama-3.2-3B 和 Qwen2.5-3B 等模型相媲美。Instella 提供模型权重、训练代码和训练数据，旨在推动开源语言模型的发展。其主要优点包括高性能、开源开放以及对 AMD 硬件的优化支持。

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。

OpenAI推出的最新语言模型GPT-4.5，专注于提升无监督学习能力，提供更自然的交互体验。

GPT-4.5是OpenAI发布的最新语言模型，代表了当前无监督学习技术的前沿水平。该模型通过大规模计算和数据训练，提升了对世界知识的理解和模式识别能力，减少了幻觉现象，能够更自然地与人类进行交互。它在写作、编程、解决问题等任务上表现出色，尤其适合需要高创造力和情感理解的场景。GPT-4.5目前处于研究预览阶段，面向Pro用户和开发者开放，旨在探索其潜在能力。

QwQ-Max-Preview 是 Qwen 系列的最新成果，基于 Qwen2.5-Max 构建，具备强大的推理和多领域应用能力。

QwQ-Max-Preview 是 Qwen 系列的最新成果，基于 Qwen2.5-Max 构建。它在数学、编程以及通用任务中展现了更强的能力，同时在与 Agent 相关的工作流中也有不错的表现。作为即将发布的 QwQ-Max 的预览版，这个版本还在持续优化中。其主要优点包括深度推理、数学、编程和 Agent 任务的强大能力。未来计划以 Apache 2.0 许可协议开源发布 QwQ-Max 以及 Qwen2.5-Max，旨在推动跨领域应用的创新。

Claude 3.7 Sonnet 是 Anthropic 推出的最新智能模型，支持快速响应和深度推理。

Claude 3.7 Sonnet 是 Anthropic 推出的最新混合推理模型，能够实现快速响应和深度推理的无缝切换。它在编程、前端开发等领域表现出色，并通过 API 提供对推理深度的精细控制。该模型不仅提升了代码生成和调试能力，还优化了对复杂任务的处理，适用于企业级应用。其定价与前代产品一致，输入每百万 token 收费 3 美元，输出每百万 token 收费 15 美元。

一种通过文本迷宫解决任务来增强大型语言模型视觉推理能力的创新方法

AlphaMaze 是一个专注于提升大型语言模型（LLM）视觉推理能力的项目。它通过文本形式描述的迷宫任务来训练模型，使其能够理解和规划空间结构。这种方法不仅避免了复杂的图像处理，还通过文本描述直接评估模型的空间理解能力。其主要优点是能够揭示模型如何思考空间问题，而不仅仅是能否解决问题。该模型基于开源框架，旨在推动语言模型在视觉推理领域的研究和发展。

Ai2 OLMoE 是一款可在 iOS 设备上运行的开源语言模型应用

OLMoE 是由 Ai2 开发的开源语言模型应用，旨在为研究人员和开发者提供一个完全开放的工具包，用于在设备上进行人工智能实验。该应用支持在 iPhone 和 iPad 上离线运行，确保用户数据完全私密。它基于高效的 OLMoE 模型构建，通过优化和量化，使其在移动设备上运行时保持高性能。该应用的开源特性使其成为研究和开发新一代设备端人工智能应用的重要基础。

Huginn-0125是一个35亿参数的潜变量循环深度模型，擅长推理和代码生成。

Huginn-0125是一个由马里兰大学帕克分校Tom Goldstein实验室开发的潜变量循环深度模型。该模型拥有35亿参数，经过8000亿个token的训练，在推理和代码生成方面表现出色。其核心特点是通过循环深度结构在测试时动态调整计算量，能够根据任务需求灵活增加或减少计算步骤，从而在保持性能的同时优化资源利用。该模型基于开源的Hugging Face平台发布，支持社区共享和协作，用户可以自由下载、使用和进一步开发。其开源性和灵活的架构使其成为研究和开发中的重要工具，尤其是在资源受限或需要高性能推理的场景中。

Lumina-Video 是一个用于视频生成的初步尝试项目，支持文本到视频的生成。

Lumina-Video 是 Alpha-VLLM 团队开发的一个视频生成模型，主要用于从文本生成高质量的视频内容。该模型基于深度学习技术，能够根据用户输入的文本提示生成对应的视频，具有高效性和灵活性。它在视频生成领域具有重要意义，为内容创作者提供了强大的工具，能够快速生成视频素材。目前该项目已开源，支持多种分辨率和帧率的视频生成，并提供了详细的安装和使用指南。

VideoJAM 是一种用于增强视频生成模型运动连贯性的框架。

VideoJAM 是一种创新的视频生成框架，旨在通过联合外观 - 运动表示来提升视频生成模型的运动连贯性和视觉质量。该技术通过引入内指导机制（Inner-Guidance），利用模型自身预测的运动信号动态引导视频生成，从而在生成复杂运动类型时表现出色。VideoJAM 的主要优点是能够显著提高视频生成的连贯性，同时保持高质量的视觉效果，且无需对训练数据或模型架构进行大规模修改，即可应用于任何视频生成模型。该技术在视频生成领域具有重要的应用前景，尤其是在需要高度运动连贯性的场景中。

Xwen-Chat是专注中文对话的大语言模型集合，提供多版本模型及语言生成服务

Xwen-Chat由xwen-team开发，为满足高质量中文对话模型需求而生，填补领域空白。其有多个版本，具备强大语言理解与生成能力，可处理复杂语言任务，生成自然对话内容，适用于智能客服等场景，在Hugging Face平台免费提供。

MatAnyone 是一个支持目标指定的稳定视频抠像框架，适用于复杂背景。

MatAnyone 是一种先进的视频抠像技术，专注于通过一致的记忆传播实现稳定的视频抠像。它通过区域自适应记忆融合模块，结合目标指定的分割图，能够在复杂背景中保持语义稳定性和细节完整性。该技术的重要性在于它能够为视频编辑、特效制作和内容创作提供高质量的抠像解决方案，尤其适用于需要精确抠像的场景。MatAnyone 的主要优点是其在核心区域的语义稳定性和边界细节的精细处理能力。它由南洋理工大学和商汤科技的研究团队开发，旨在解决传统抠像方法在复杂背景下的不足。