Awesome Chinese LLM
整理了开源的中文大语言模型（LLM），主要关注规模较小、可私有化部署且训练成本较低的模型，目前已收录了100多个相关资源。
多模态
Paper2Poster
Paper2Poster是由加拿大滑铁卢大学、新加坡国立大学等机构推出的学术框架，基于多模态自动化技术从科学论文生成海报。它通过Parser、Planner和Painter–Commenter系统实现内容压缩、布局优化和视觉质量提升，支持将长篇论文转化为结构化视觉海报。Paper2Poster引入PaperQuiz评估方法，确保海报有效传达核心内容，提高生成效率，适用于学术会议、报告、科研展示及教
OpenVision
OpenVision是加州大学圣克鲁兹分校推出的多模态视觉编码器系列，具备从5.9M到632.1M参数的多种模型，适用于不同硬件环境。其采用渐进式多阶段分辨率训练策略，训练效率比同类模型高2至3倍，在多模态任务中表现优异。支持可变大小patch输入，兼具灵活性与高效性，广泛应用于工业检测、机器人视觉、自动驾驶及科研教育等领域。
LangGraph WhatsApp Agent
LangGraph WhatsApp Agent 是一个开源 AI 工具，用于在 WhatsApp 上构建智能代理。支持多代理架构、多模态交互及持久化对话状态，集成多种语言模型，提供安全可靠的通信环境。适用于客户服务、信息推送、教育辅导等多个场景，便于开发者快速构建和部署高效的 WhatsApp 机器人。
Gemma 3 QAT
Gemma 3 QAT 是谷歌推出的开源 AI 模型，采用量化感知训练技术，在降低显存需求的同时保持高性能。它支持多模态任务，具备 128,000-token 长上下文处理能力，并可在消费级 GPU 和边缘设备上运行。适用于视觉问答、文档分析、长文本生成等场景，同时兼容多种推理框架，便于部署。
