数据集
5 个数据集
热门分类：
zai-org/GLM-4.7
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GLM-4.7是一个专注于编码和复杂推理的语言模型，支持英文和中文。相比前代，它在多语言代理编码、终端任务、工具使用和复杂推理方面均有显著提升，同时优化了UI生成质量，能够生成更精美、布局更准确的网页和幻灯片。
GLM-4.1V-9B-Thinking 是一个面向推理增强的开源视觉语言模型，基于 GLM-4-9B-0414 构建，通过引入“思考范式”与强化学习显著提升了复杂任务的准确性与完整性。该模型在 10B 参数级别的视觉语言模型中达到领先水平，在 18 项基准测试上甚至超越 72B 参数的 Qwen-2.5-VL-72B。它支持长达 64k 的上下文、任意宽高比及最高 4K 图像分辨率，并具备中英双语能力，适用于数学推理、长上下文理解及多模态智能体等应用场景。
BAAI/BGE-VL-v1.5-zs
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BGE-VL是一系列面向通用多模态检索的嵌入模型，包括基于CLIP的base和large版本，以及融合多模态大语言模型的MLLM版本。这些模型借助MegaPairs数据集进行训练——该数据集通过创新的合成方法，利用开放域图像生成了超过2600万条异构KNN三元组，显著提升了多模态检索的性能。在组合图像检索等任务中，BGE-VL-MLLM模型相比此前最优方法取得了8.1%的改进。
BAAI/BGE-VL-Screenshot
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BAAI/BGE-VL-Screenshot 是一个面向视觉化信息检索（VisIR）的模型，能将文本、图像、表格、图表等多模态信息统一表示为截图形式，实现跨模态检索。它基于 Qwen2.5-VL-3B-Instruct 构建，采用 sentence-transformers 框架，支持中英文等多种语言，并配套了大规模截图数据集 VIRA 和综合评测基准 MVRB，旨在提升检索模型在处理多模态信息时的表现。
inclusionAI/Ring-2.5-1T
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Ring-2.5-1T 是全球首个开源万亿参数思考模型，采用混合线性注意力架构。它在生成效率上通过高比例线性注意力机制，将超过32K token序列的内存访问开销降低10倍以上，生成吞吐量提升3倍多；在深度思考方面，借助密集奖励的RLVR训练，实现了IMO 2025和CMO 2025的金牌级推理水平；在长程任务执行上，经过大规模全异步智能体强化学习训练，可轻松适配Claude Code、OpenClaw等编程框架，支持复杂任务的长期自主执行。