产品库

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。

VideoRAG 是一个用于处理极长上下文视频的检索增强型生成框架。

VideoRAG 是一种创新的检索增强型生成框架，专门用于理解和处理极长上下文视频。它通过结合图驱动的文本知识锚定和层次化多模态上下文编码，实现了对无限制长度视频的理解。该框架能够动态构建知识图谱，保持多视频上下文的语义连贯性，并通过自适应多模态融合机制优化检索效率。VideoRAG 的主要优点包括高效的极长上下文视频处理能力、结构化的视频知识索引以及多模态检索能力，使其能够为复杂查询提供全面的回答。该框架在长视频理解领域具有重要的技术价值和应用前景。

VideoLLaMA3是前沿的多模态基础模型，专注于图像和视频理解。

VideoLLaMA3是由DAMO-NLP-SG团队开发的前沿多模态基础模型，专注于图像和视频理解。该模型基于Qwen2.5架构，结合了先进的视觉编码器（如SigLip）和强大的语言生成能力，能够处理复杂的视觉和语言任务。其主要优点包括高效的时空建模能力、强大的多模态融合能力以及对大规模数据的优化训练。该模型适用于需要深度视频理解的应用场景，如视频内容分析、视觉问答等，具有广泛的研究和商业应用潜力。

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。

多模态大型模型，处理文本、图像和视频数据

Valley-Eagle-7B是由字节跳动开发的多模态大型模型，旨在处理涉及文本、图像和视频数据的多种任务。该模型在内部电子商务和短视频基准测试中取得了最佳结果，并在OpenCompass测试中展现出与同规模模型相比的卓越性能。Valley-Eagle-7B结合了LargeMLP和ConvAdapter构建投影器，并引入了VisionEncoder，以增强模型在极端场景下的性能。

多模态大型语言模型，支持图像和文本理解

InternVL 2.5是一系列先进的多模态大型语言模型(MLLM)，它在InternVL 2.0的基础上，通过引入显著的训练和测试策略增强以及数据质量提升，保持了其核心模型架构。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)，如InternLM 2.5和Qwen 2.5，使用随机初始化的MLP投影器。InternVL 2.5支持多图像和视频数据，通过动态高分辨率训练方法，增强了模型处理多模态数据的能力。

基于InternViT-6B-448px-V1-5的增强版视觉模型

InternViT-6B-448px-V2_5是一个基于InternViT-6B-448px-V1-5的视觉模型，通过使用ViT增量学习与NTP损失（阶段1.5），提升了视觉编码器提取视觉特征的能力，尤其是在大规模网络数据集中代表性不足的领域，如多语言OCR数据和数学图表等。该模型是InternVL 2.5系列的一部分，保留了与前代相同的“ViT-MLP-LLM”模型架构，并集成了新增量预训练的InternViT与各种预训练的LLMs，包括InternLM 2.5和Qwen 2.5，使用随机初始化的MLP投影器。

先进的多模态大型语言模型系列

InternVL 2.5是OpenGVLab推出的多模态大型语言模型系列，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。该模型系列能够处理图像、文本和视频数据，具备多模态理解和生成的能力，是当前多模态人工智能领域的前沿产品。InternVL 2.5系列模型以其高性能和开源特性，为多模态任务提供了强大的支持。

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。

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。

多模态AI平台，整合文本、图像和音频交互

GPT-4o是OpenAI推出的先进多模态AI平台，它在GPT-4的基础上进一步扩展，实现了真正的多模态方法，涵盖文本、图像和音频。GPT-4o设计上更快、更低成本、更普及，彻底革新我们与AI互动的方式。它提供了流畅且直观的AI交互体验，无论是参与自然对话、解读复杂文本，还是识别语音中的微妙情感，GPT-4o的适应能力都是无与伦比的。

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。

先进的多模态AI模型家族

Molmo是一个开放的、最先进的多模态AI模型家族，旨在通过学习指向其感知的内容，实现与物理和虚拟世界的丰富互动，为下一代应用程序提供行动和交互的能力。Molmo通过学习指向其感知的内容，实现了与物理和虚拟世界的丰富互动，为下一代应用程序提供行动和交互的能力。

大型多模态模型，处理多图像、视频和3D数据。

LLaVA-NeXT是一个大型多模态模型，它通过统一的交错数据格式处理多图像、视频、3D和单图像数据，展示了在不同视觉数据模态上的联合训练能力。该模型在多图像基准测试中取得了领先的结果，并在不同场景中通过适当的数据混合提高了之前单独任务的性能或保持了性能。

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。

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。

Google 一款轻量级、高效能的AI模型，专为大规模高频任务设计。

Gemini 1.5 Flash是Google DeepMind团队推出的最新AI模型，它通过'蒸馏'过程从更大的1.5 Pro模型中提炼出核心知识和技能，以更小、更高效的模型形式提供服务。该模型在多模态推理、长文本处理、聊天应用、图像和视频字幕生成、长文档和表格数据提取等方面表现出色。它的重要性在于为需要低延迟和低成本服务的应用提供了解决方案，同时保持了高质量的输出。

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。

先进的开源多模态模型

Yi-VL-34B是 Yi Visual Language（Yi-VL）模型的开源版本，是一种多模态模型，能够理解和识别图像，并进行关于图像的多轮对话。Yi-VL 在最新的基准测试中表现出色，在 MMM 和 CMMMU 两个基准测试中均排名第一。

多模态AI开发助手

DevMind AI旨在无缝整合文本、图像、视频、音频和代码等多种模型的推理能力，帮助您像专业人士一样进行开发！DevMind AI通过AI功能增强您的项目。

InternVL3开源：7种尺寸覆盖文、图、视频处理，多模态能力扩展至工业图像分析

InternVL3是由OpenGVLab开源发布的多模态大型语言模型（MLLM），具备卓越的多模态感知和推理能力。该模型系列包含从1B到78B共7个尺寸，能够同时处理文字、图片、视频等多种信息，展现出卓越的整体性能。InternVL3在工业图像分析、3D视觉感知等领域表现出色，其整体文本性能甚至优于Qwen2.5系列。该模型的开源为多模态应用开发提供了强大的支持，有助于推动多模态技术在更多领域的应用。

基于 DiT 的人类图像动画框架，实现精细控制与长效一致性。

DreamActor-M1 是一个基于扩散变换器 (DiT) 的人类动画框架，旨在实现细粒度的整体可控性、多尺度适应性和长期时间一致性。该模型通过混合引导，能够生成高表现力和真实感的人类视频，适用于从肖像到全身动画的多种场景。其主要优势在于高保真度和身份保留，为人类行为动画带来了新的可能性。

Gemini 2.5 是谷歌最智能的 AI 模型，具备推理能力。

Gemini 2.5 是谷歌推出的最先进的 AI 模型，具备高效的推理能力和编码性能，能够处理复杂问题，并在多项基准测试中表现出色。该模型引入了新的思维能力，结合增强的基础模型和后期训练，支持更复杂的任务，旨在为开发者和企业提供强大的支持。Gemini 2.5 Pro 可在 Google AI Studio 和 Gemini 应用中使用，适合需要高级推理和编码能力的用户。

增强文本与视觉任务处理能力的开源模型。

Mistral-Small-3.1-24B-Base-2503 是一款具有 240 亿参数的先进开源模型，支持多语言和长上下文处理，适用于文本与视觉任务。它是 Mistral Small 3.1 的基础模型，具有较强的多模态能力，适合企业需求。

Mistral OCR 是一款强大的文档理解 OCR 产品，能够以极高的准确性从 PDF 和图像中提取文本、图像、表格和方程式。

Mistral OCR 是由 Mistral AI 开发的先进光学字符识别 API，旨在以无与伦比的准确性提取和结构化文档内容。它能够处理包含文本、图像、表格和方程式的复杂文档，输出 Markdown 格式的结果，便于与 AI 系统和检索增强生成（RAG）系统集成。其高精度、高速度和多模态处理能力使其在大规模文档处理场景中表现出色，尤其适用于科研、法律、客服和历史文献保护等领域。Mistral OCR 的定价为每美元 1000 页标准使用量，批量处理可达每美元 2000 页，还提供企业自托管选项，满足特定隐私需求。

基于Gemini 2.0的机器人模型，将AI带入物理世界，具备视觉、语言和动作能力。

Gemini Robotics是Google DeepMind推出的一种先进的人工智能模型，专为机器人应用而设计。它基于Gemini 2.0架构，通过视觉、语言和动作（VLA）的融合，使机器人能够执行复杂的现实世界任务。该技术的重要性在于它推动了机器人从实验室走向日常生活和工业应用的进程，为未来智能机器人的发展奠定了基础。Gemini Robotics的主要优点包括强大的泛化能力、交互性和灵巧性，使其能够适应不同的任务和环境。目前，该技术处于研究和开发阶段，尚未明确具体的价格和市场定位。

R1-Omni 是一个结合强化学习的全模态情绪识别模型，专注于提升多模态情绪识别的可解释性。

R1-Omni 是一个创新的多模态情绪识别模型，通过强化学习提升模型的推理能力和泛化能力。该模型基于 HumanOmni-0.5B 开发，专注于情绪识别任务，能够通过视觉和音频模态信息进行情绪分析。其主要优点包括强大的推理能力、显著提升的情绪识别性能以及在分布外数据上的出色表现。该模型适用于需要多模态理解的场景，如情感分析、智能客服等领域，具有重要的研究和应用价值。

智元发布首个通用具身基座大模型GO-1，开创性提出ViLLA架构，推动具身智能发展。

智元通用具身基座大模型GO-1是智元推出的一款革命性的人工智能模型。该模型基于创新的Vision-Language-Latent-Action（ViLLA）架构，通过多模态大模型（VLM）和混合专家（MoE）系统，实现了从视觉和语言输入到机器人动作执行的高效转换。GO-1能够利用人类视频和真实机器人数据进行学习，具备强大的泛化能力，能够在极少数据甚至零样本下快速适应新任务和环境。其主要优点包括高效的学习能力、强大的泛化性能以及对多种机器人本体的适配性。该模型的推出标志着具身智能向通用化、开放化和智能化方向迈出了重要一步，有望在商业、工业和家庭等多个领域发挥重要作用。