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UI-TARS 是一个用于自动化图形用户界面交互的下一代原生 GUI 代理模型。

UI-TARS 是由字节跳动开发的一种新型 GUI 代理模型，专注于通过类似人类的感知、推理和行动能力与图形用户界面进行无缝交互。该模型将感知、推理、定位和记忆等关键组件集成到单一的视觉语言模型中，能够实现无需预定义工作流程或手动规则的端到端任务自动化。其主要优点包括强大的跨平台交互能力、多步任务执行能力以及从合成和真实数据中学习的能力，适用于多种自动化场景，如桌面、移动和网页环境。

下一代原生GUI代理模型，能够无缝与图形用户界面交互。

UI-TARS 是由字节跳动研究团队开发的下一代原生GUI代理模型，旨在通过人类般的感知、推理和行动能力与图形用户界面进行无缝交互。该模型集成了感知、推理、定位和记忆等所有关键组件，能够在无需预定义工作流或手动规则的情况下实现端到端的任务自动化。其主要优点包括强大的多模态交互能力、高精度的视觉感知和语义理解能力，以及在多种复杂任务场景中的出色表现。该模型适用于需要自动化GUI交互的场景，如自动化测试、智能办公等，能够显著提高工作效率。

基于UI-TARS（视觉语言模型）的GUI代理应用，可使用自然语言控制电脑。

UI-TARS-desktop 是由字节跳动开发的一款桌面客户端应用，它基于 UI-TARS 视觉语言模型，允许用户通过自然语言与计算机进行交互，完成各种任务。该产品利用先进的视觉语言模型技术，能够理解用户的自然语言指令，并通过屏幕截图和视觉识别功能实现精准的鼠标和键盘操作。它支持跨平台使用（Windows 和 macOS），并提供实时反馈和状态显示，极大地提高了用户的工作效率和交互体验。目前该产品在 GitHub 上开源，用户可以免费下载和使用。

Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental 是一款增强推理模型，能够展示其思考过程以提升性能和可解释性。

Gemini Flash Thinking 是 Google DeepMind 推出的最新 AI 模型，专为复杂任务设计。它能够展示推理过程，帮助用户更好地理解模型的决策逻辑。该模型在数学和科学领域表现出色，支持长文本分析和代码执行功能。它旨在为开发者提供强大的工具，以推动人工智能在复杂任务中的应用。

Upsonic AI 提供强大的计算机使用和管理基础设施，帮助开发者轻松创建 AI 代理。

Upsonic AI 是一个面向开发者的平台，专注于构建垂直领域的人工智能代理。通过提供跨平台兼容性和无缝集成，它简化了构建 AI 驱动工作流的过程。借助 MCP（多计算机程序）等工具，Upsonic AI 让高级 AI 能力变得易于访问和定制。该产品旨在优化成本，通过高效管理 API 调用，实现复杂任务的自动化处理。它适用于需要高效、可扩展和定制化 AI 解决方案的企业和开发者。

Kimi k1.5 是一个通过强化学习扩展的多模态语言模型，专注于提升推理和逻辑能力。

Kimi k1.5 是由 MoonshotAI 开发的多模态语言模型，通过强化学习和长上下文扩展技术，显著提升了模型在复杂推理任务中的表现。该模型在多个基准测试中达到了行业领先水平，例如在 AIME 和 MATH-500 等数学推理任务中超越了 GPT-4o 和 Claude Sonnet 3.5。其主要优点包括高效的训练框架、强大的多模态推理能力以及对长上下文的支持。Kimi k1.5 主要面向需要复杂推理和逻辑分析的应用场景，如编程辅助、数学解题和代码生成等。

PPTAgent是一个自动从文档生成演示文稿的创新系统。

PPTAgent是一个自动从文档生成演示文稿的创新系统。它采用两步流程，首先分析参考演示文稿中的模式，然后开发结构化大纲并生成视觉上协调的幻灯片。此外，还引入了PPTEval综合评估框架，从多个维度评估演示文稿的质量。该系统无需手动标注即可利用现有演示文稿，通过动态内容生成、智能参考学习和全面质量评估等特色功能，为用户提供高效、高质量的演示文稿生成解决方案。目前，PPTAgent在GitHub上开源，遵循MIT许可证，用户可以免费使用。

这是一个先进的多模态大型语言模型系列，展示了卓越的整体性能。

InternVL2.5-MPO是一个基于InternVL2.5和混合偏好优化（MPO）的多模态大型语言模型系列。它在多模态任务中表现出色，通过整合新近增量预训练的InternViT与多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。该模型系列在多模态推理偏好数据集MMPR上进行了训练，包含约300万个样本，通过有效的数据构建流程和混合偏好优化技术，提升了模型的推理能力和回答质量。

在 ChatGPT 中自动化工作流程，设置定时任务，提高工作效率。

ChatGPT 定时任务是 OpenAI 推出的一项新功能，允许用户设置特定时间触发的任务，如定期获取信息、练习语言等。它使用 GPT-4o 模型，适用于 Plus、Pro 和 Team 计划用户，目前处于 beta 阶段。主要优点是自动化执行任务，无论用户是否在线，都能按时完成并通知用户，提高工作和学习效率。

MinMo是一款多模态大型语言模型，用于无缝语音交互。

MinMo是阿里巴巴集团通义实验室开发的一款多模态大型语言模型，拥有约80亿参数，专注于实现无缝语音交互。它通过多个阶段的训练，包括语音到文本对齐、文本到语音对齐、语音到语音对齐和全双工交互对齐，在140万小时的多样化语音数据和广泛的语音任务上进行训练。MinMo在语音理解和生成的各种基准测试中达到了最先进的性能，同时保持了文本大型语言模型的能力，并支持全双工对话，即用户和系统之间的同时双向通信。此外，MinMo还提出了一种新颖且简单的语音解码器，在语音生成方面超越了以往的模型。MinMo的指令遵循能力得到了增强，支持根据用户指令控制语音生成，包括情感、方言和语速等细节，并模仿特定的声音。MinMo的语音到文本延迟约为100毫秒，全双工延迟理论上约为600毫秒，实际约为800毫秒。MinMo的开发旨在克服以往对齐多模态模型的主要限制，为用户提供更自然、流畅和人性化的语音交互体验。

全能AI工作空间，实时语音助手搭配多模态画布，助力高效创作与思考。

Albus AI是一个由人工智能驱动的平台，旨在为知识和创意专业人士提供高效的工作空间。通过实时语音助手和多模态画布，用户可以快速处理大量信息，激发新想法，节省宝贵的时间和注意力。该平台利用大型语言模型和机器学习服务，能够连接不同思想，避免用户在多个标签和应用之间来回切换。Albus AI的出现，为创意工作者、记者、研究人员等专业人士提供了强大的辅助工具，帮助他们更好地发挥人类智慧，为社会创造价值。目前，Albus AI提供有限的早期访问价格，订阅价格为9美元。

开源的视觉语言模型，可在多种设备上运行。

Moondream AI是一个开源的视觉语言模型，具有强大的多模态处理能力。它支持多种量化格式，如fp16、int8、int4，能够在服务器、PC、移动设备等多种目标设备上进行GPU和CPU优化推理。其主要优点包括快速、高效、易于部署，且采用Apache 2.0许可证，允许用户自由使用和修改。Moondream AI的定位是为开发者提供一个灵活、高效的人工智能解决方案，适用于需要视觉和语言处理能力的各种应用场景。

面向未来的操作系统，以行动为中心而非应用

Mainframe旨在重新定义操作系统，使其以行动为中心，而非传统的应用程序。它利用人工智能技术，使计算机能够自动完成任务，减少用户的操作负担。该产品强调简洁的用户界面和高效的任务执行能力，旨在提升用户的生产力和工作效率。Mainframe的背景是现代操作系统过于复杂，用户需要花费大量时间在应用程序之间切换和操作。通过简化操作流程，Mainframe为用户提供了一种全新的计算体验。

Eurus-2-7B-SFT是一个经过数学能力优化的大型语言模型，专注于推理和问题解决.

Eurus-2-7B-SFT是基于Qwen2.5-Math-7B模型进行微调的大型语言模型，专注于数学推理和问题解决能力的提升。该模型通过模仿学习（监督微调）的方式，学习推理模式，能够有效解决复杂的数学问题和编程任务。其主要优点在于强大的推理能力和对数学问题的准确处理，适用于需要复杂逻辑推理的场景。该模型由PRIME-RL团队开发，旨在通过隐式奖励的方式提升模型的推理能力。

定制化漫画生成模型，连接多模态LLMs和扩散模型。

DiffSensei是一个结合了多模态大型语言模型（LLMs）和扩散模型的定制化漫画生成模型。它能够根据用户提供的文本提示和角色图像，生成可控制的黑白漫画面板，并具有灵活的角色适应性。这项技术的重要性在于它将自然语言处理与图像生成相结合，为漫画创作和个性化内容生成提供了新的可能性。DiffSensei模型以其高质量的图像生成、多样化的应用场景以及对资源的高效利用而受到关注。目前，该模型在GitHub上公开，可以免费下载使用，但具体的使用可能需要一定的计算资源。

多模态大型语言模型，优化图像与文本交互能力

InternVL2_5-4B-MPO-AWQ是一个多模态大型语言模型（MLLM），专注于提升模型在图像和文本交互任务中的表现。该模型基于InternVL2.5系列，并通过混合偏好优化（MPO）进一步提升性能。它能够处理包括单图像和多图像、视频数据在内的多种输入，适用于需要图像和文本交互理解的复杂任务。InternVL2_5-4B-MPO-AWQ以其卓越的多模态能力，为图像-文本到文本的任务提供了一个强大的解决方案。

多模态大型语言模型，提升文本、图像和视频数据处理能力。

Valley是由字节跳动开发的多模态大型模型（MLLM），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，远超过其他开源模型，并在OpenCompass多模态模型评估排行榜上展现了出色的性能，平均得分67.40，位列已知开源MLLMs（<10B）中的前两名。

多模态大型模型，处理文本、图像和视频数据

Valley是由字节跳动开发的尖端多模态大型模型，能够处理涉及文本、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，比其他开源模型表现更优。在OpenCompass测试中，与同规模模型相比，平均得分大于等于67.40，在小于10B模型中排名第二。Valley-Eagle版本参考了Eagle，引入了一个可以灵活调整令牌数量并与原始视觉令牌并行的视觉编码器，增强了模型在极端场景下的性能。

一站式大模型算法、模型及优化工具开源项目

FlagAI是由北京智源人工智能研究院推出的一站式、高质量开源项目，集成了全球各种主流大模型算法技术以及多种大模型并行处理和训练加速技术。它支持高效训练和微调，旨在降低大模型开发和应用的门槛，提高开发效率。FlagAI涵盖了多个领域明星模型，如语言大模型OPT、T5，视觉大模型ViT、Swin Transformer，多模态大模型CLIP等。智源研究院也持续将“悟道2.0”“悟道3.0”大模型项目成果开源至FlagAI，目前该项目已经加入Linux基金会，吸引全球科研力量共同创新、共同贡献。

开源的端到端视觉语言模型（VLM）基础的GUI代理

CogAgent是一个基于视觉语言模型（VLM）的GUI代理，它通过屏幕截图和自然语言实现双语（中文和英文）交云。CogAgent在GUI感知、推理预测准确性、操作空间完整性和任务泛化方面取得了显著进步。该模型已经在ZhipuAI的GLM-PC产品中得到应用，旨在帮助研究人员和开发者推进基于视觉语言模型的GUI代理的研究和应用。

多模态大语言模型，提升多模态推理能力

InternVL2-8B-MPO是一个多模态大语言模型（MLLM），通过引入混合偏好优化（MPO）过程，增强了模型的多模态推理能力。该模型在数据方面设计了自动化的偏好数据构建管线，并构建了MMPR这一大规模多模态推理偏好数据集。在模型方面，InternVL2-8B-MPO基于InternVL2-8B初始化，并使用MMPR数据集进行微调，展现出更强的多模态推理能力，且幻觉现象更少。该模型在MathVista上取得了67.0%的准确率，超越InternVL2-8B 8.7个点，且表现接近于大10倍的InternVL2-76B。

先进的人形机器人技术，助力人类实现潜力。

Apptronik是一家从德克萨斯大学奥斯汀分校的人类中心机器人实验室分离出来的公司，致力于开发下一代能够改变我们生活和工作方式的机器人。公司的产品线包括从外骨骼到仿人上半身、双足移动平台和独特的机器人手臂，这些产品能够举起超过自身重量的物体。这些经验和学习成果促成了Apollo——世界上最先进的人形机器人的开发。Apptronik的产品和技术不仅能够处理重复性任务，还能够丰富人类生活，体现了公司在创造以人为中心的解决方案方面的道德承诺。

24/7社交媒体潜在客户生成工具

Opencord AI是一个专注于社交媒体潜在客户生成的工具，通过自动化的方式在Twitter和Reddit等平台上与理想受众互动，促进有效转化。它利用人工智能技术，帮助用户自然地提及产品或品牌，提升品牌知名度和客户参与度。产品背景信息显示，Opencord AI旨在为企业提供一种高效的社交媒体营销解决方案，通过自动化减少人工操作，提高营销效率。关于价格和定位，页面未提供具体信息，可能需要进一步联系供应商获取。

一键将视频转换为优质小红书笔记

Video_note_generator是一个能够将视频内容快速转换为小红书笔记的工具。它通过自动化技术优化内容和配图，帮助内容创作者、知识管理者和社交媒体运营人员提高工作效率。该工具利用最新的人工智能技术，包括语音转文字和内容优化，以确保生成的笔记既符合小红书的风格，又具有吸引力。它的重要性在于能够节省大量的内容创作和编辑时间，同时保持内容的质量和吸引力。

端侧全模态理解模型，软硬协同释放无穹端侧智能

Infini-Megrez是一个由无问芯穹研发的端侧全模态理解模型，它基于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，并在图像理解、语言理解和语音理解三个方面均取得最优精度。该模型通过软硬协同优化，确保了各结构参数与主流硬件高度适配，推理速度领先同精度模型最大300%。它简单易用，采用最原始的LLaMA结构，开发者无需任何修改便可将模型部署于各种平台，最小化二次开发复杂度。此外，Infini-Megrez还提供了完整的WebSearch方案，使模型可以自动决策搜索调用时机，在搜索和对话中自动切换，并提供更好的总结效果。

WePOINTS项目，提供多模态模型的统一框架

WePOINTS是由微信AI团队开发的一系列多模态模型，旨在创建一个统一框架，容纳各种模态。这些模型利用最新的多模态模型进展和技术，推动内容理解和生成的无缝统一。WePOINTS项目不仅提供了模型，还包括了预训练数据集、评估工具和使用教程，是多模态人工智能领域的重要贡献。

开源多模态大型语言模型系列

InternVL 2.5是基于InternVL 2.0的高级多模态大型语言模型系列，它在保持核心模型架构的同时，在训练和测试策略以及数据质量方面引入了显著的增强。该模型深入探讨了模型扩展与性能之间的关系，系统地探索了视觉编码器、语言模型、数据集大小和测试时配置的性能趋势。通过在包括多学科推理、文档理解、多图像/视频理解、现实世界理解、多模态幻觉检测、视觉定位、多语言能力和纯语言处理在内的广泛基准测试中进行的广泛评估，InternVL 2.5展现出了与GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet等领先商业模型相媲美的竞争力。特别是，该模型是第一个在MMMU基准测试中超过70%的开源MLLM，通过链式思考（CoT）推理实现了3.7个百分点的提升，并展示了测试时扩展的强大潜力。

Google新一代AI模型，开启智能助理新时代。

Gemini 2.0是Google DeepMind推出的最新AI模型，旨在为“智能助理时代”提供支持。该模型在多模态能力上进行了升级，包括原生图像和音频输出以及工具使用能力，使得构建新的AI智能助理更加接近通用助理的愿景。Gemini 2.0的发布，标志着Google在AI领域的深入探索和持续创新，通过提供更强大的信息处理和输出能力，使得信息更加有用，为用户带来更高效和便捷的体验。

大规模多模态推理与指令调优平台

MAmmoTH-VL是一个大规模多模态推理平台，它通过指令调优技术，显著提升了多模态大型语言模型（MLLMs）在多模态任务中的表现。该平台使用开放模型创建了一个包含1200万指令-响应对的数据集，覆盖了多样化的、推理密集型的任务，并提供了详细且忠实的理由。MAmmoTH-VL在MathVerse、MMMU-Pro和MuirBench等基准测试中取得了最先进的性能，展现了其在教育和研究领域的重要性。

Amazon Nova是亚马逊新一代的基础模型，提供前沿智能和行业领先的性价比。

Amazon Nova是亚马逊推出的新一代基础模型，能够处理文本、图像和视频提示，使客户能够使用Amazon Nova驱动的生成性AI应用程序理解视频、图表和文档，或生成视频和其他多媒体内容。Amazon Nova模型在亚马逊内部约有1000个生成性AI应用正在运行，旨在帮助内部和外部构建者应对挑战，并在延迟、成本效益、定制化、信息接地和代理能力方面取得有意义的进展。