推理

OpenR

OpenR是一个由多家知名高校联合开发的开源框架,专注于通过强化学习和搜索技术提升大型语言模型的推理能力。它集成了数据获取、强化学习训练及非自回归解码功能,支持多种搜索算法和在线强化学习训练,能够有效提高模型的推理效率和精度。同时,其自动化数据处理能力减少了人工标注的需求,适用于数学问题求解、代码生成、自然语言处理等多种应用场景。

百度搜索AI探索版

百度推出的深度AI搜索引擎,它具备文生文能力、运算推理能力和多轮交互能力,能够提供AI摘要、诗词创作、数学运算等多种功能。

Granite 4.0 Tiny Preview

Granite 4.0 Tiny Preview是IBM推出的轻量级语言模型,具备高效计算能力和紧凑结构,支持在消费级GPU上运行多个长上下文任务。采用混合Mamba-2/Transformer架构,结合高效与精准优势,支持无位置编码(NoPE)处理128K tokens上下文。内存需求降低72%,推理时仅激活1B参数,适用于边缘设备部署、长文本分析及企业级应用开发,适合资源受限环境下的AI研究与

OMNE Multiagent

OMNE Multiagent是一个基于长期记忆技术的大模型多智能体框架,由天桥脑科学研究院开发。它支持多个智能体协同工作,每个智能体能独立学习和理解环境,具备深度慢思考和实时适应能力。OMNE框架通过优化搜索空间和逻辑推理机制,提升了复杂问题的决策效率,并在金融、交通、制造、医疗等领域展现出广泛应用潜力。

Graphiti

Graphiti 是一个为动态环境设计的 AI 知识图谱生成框架,支持实时摄取和处理结构化与非结构化数据,具备时间感知能力、动态数据整合、混合检索、状态推理与自动化等功能。它适用于 AI 智能体记忆层、实时交互系统和企业知识管理等场景,提供强大的动态记忆和推理能力,助力实现更智能、高效的 AI 应用。

DeepEyes

DeepEyes是由小红书团队和西安交通大学联合开发的多模态深度思考模型,基于端到端强化学习实现“用图思考”能力,无需依赖监督微调。它在推理过程中动态调用图像工具,增强对细节的感知与理解,在视觉推理基准测试V* Bench上准确率高达90.1%。具备图像定位、幻觉缓解、多模态推理和动态工具调用等功能,适用于教育、医疗、交通、安防和工业等多个领域。

Gemini 2.0 Flash Thinking

Gemini 2.0 Flash Thinking 是谷歌发布的一款推理增强型AI模型,具有高达百万tokens的长上下文窗口、可解释的推理过程、代码执行功能及多模态处理能力。它能够有效减少推理矛盾,提升输出结果的可靠性和一致性,广泛适用于教育、科研、内容创作、客户服务以及数据分析等多个领域。

源2.0

源2.0-M32是由浪潮信息开发的一种混合专家模型(MoE),包含32个专家,采用“注意力路由器”技术,显著提升了模型的效率和准确性。该模型在代码生成、数学问题解决、科学推理等多个领域表现出色,尤其在ARC-C和MATH基准测试中超越了其他模型。源2.0-M32具有高效的计算能力和广泛的适用性,适用于多种复杂任务。

Hyper

Hyper-SD是由字节跳动研究人员开发的高效图像合成框架,通过轨迹分割一致性蒸馏(TSCD)、人类反馈学习(ReFL)和分数蒸馏等技术,显著降低了扩散模型在多步推理过程中的计算成本。该框架在保持高图像质量的同时,大幅减少了推理步骤,实现了快速生成高分辨率图像,推动了生成式AI技术的发展。

Step R

Step R-mini是一款由阶跃星辰推出的推理模型,具备主动规划、尝试与反思能力,适用于数学、逻辑推理、代码开发及文学创作等多种场景。模型基于慢思考机制,支持深度推理与多步骤验证,表现优异。其技术特点包括强化学习、数据质量优化、测试时计算扩展及模型规模增长,实现文理兼修,广泛应用于教育、科研、企业办公等领域。