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DeepSeek-V3.2 是一个在高效推理与智能代理能力上取得显著进展的模型。它通过三项关键技术突破实现了高性能：新型稀疏注意力机制（DSA）大幅降低长上下文场景的计算复杂度；可扩展的强化学习框架使其在竞赛推理任务中达到甚至超越 GPT-5，其中高算力变体 DeepSeek-V3.2-Speciale 在性能上超越 GPT-5，并与 Gemini-3.0-Pro 持平；大规模代理任务合成管道则让模型在工具使用场景中更好地融合推理能力，提升复杂交互环境下的泛化与合规性。该模型在 2025 年国际数学奥林匹克（IMO）和国际信息学奥林匹克（IOI）中均获得金牌级表现。
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。
HiDream-E1 是一个基于指令驱动的图像编辑模型，能够根据用户提供的自然语言描述对输入图像进行编辑。它支持灵活的编辑指令格式，例如“将图片转换为吉卜力风格”，并配合目标图像描述来精确控制输出效果。该模型结合了 Llama 3.1 文本编码器与扩散 Transformer 架构，可在保持图像整体结构的同时实现多样化的风格转换和内容修改。
AgentIF-OneDay 是一个专为评估通用 AI 代理在日常场景中指令跟随能力而设计的基准测试集。它包含 104 个真实感任务，覆盖工作、生活和学习三大领域，强调代理需要处理复杂附件、理解隐含指令并生成具体文件输出。任务类型包括开放工作流执行、潜在指令推断和迭代优化，每个任务均配有详细的评分标准与预期完成时间，适合用于全面衡量代理在多样化日常需求上的表现。
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。
DeepAnalyze-8B 是一个面向自主数据科学领域的智能体大语言模型，能够无需人工干预自动完成数据准备、分析、建模、可视化和报告生成等一系列数据科学任务。它支持结构化数据（如数据库、CSV、Excel）、半结构化数据（如 JSON、XML、YAML）和非结构化数据（如 TXT、Markdown），并可生成分析师级的研究报告。该模型已完全开源，方便用户部署或扩展自己的数据分析助手。
该数据集包含约50万条数据科学指令，用于训练能够自主完成数据科学任务的大语言模型。内容覆盖数据准备、分析、建模、可视化和报告生成等完整流程，支持对结构化、半结构化和非结构化数据的研究分析。
DeepSeek-R1-0528 是 DeepSeek R1 模型的一次小版本升级，重点提升了推理深度和推理能力。通过增加计算资源并引入算法优化，该模型在数学、编程、通用逻辑等多项基准测试中表现出色，整体性能已接近 O3 和 Gemini 2.5 Pro 等领先模型。例如，在 AIME 2025 测试中，准确率从之前版本的 70% 提升至 87.5%，平均每道题使用的推理 token 从 12K 增加到 23K，体现了更深的思考过程。此外，新版本还降低了幻觉率，增强了函数调用支持，并优化了 vibe coding 体验。模型最大生成长度为 64K tokens。
VitaBench是一个用于评估大语言模型代理能力的基准测试，基于真实生活服务场景构建，涵盖外卖、到店消费和在线旅游等领域。该基准集成了66种工具，包含100个跨场景任务和300个单场景任务，要求代理在多轮对话中理解模糊指令、追踪用户意图并灵活调用工具。评估显示，当前最先进的模型在跨场景任务上仅能达到32.5%的成功率，凸显了该基准在推动实用化AI代理发展方面的价值。