数据集
20 个数据集
热门分类：
microsoft/VibeVoice-1.5B
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VibeVoice是一款面向多说话人、长篇幅对话音频生成的开源文本转语音模型，支持英文和中文。它采用创新的连续语音分词器（声学和语义），以超低帧率（7.5Hz）高效保留音频质量，并结合大语言模型与扩散解码器，能够从文本直接合成最长90分钟、包含最多4个不同说话人的自然对话音频（如播客）。该模型基于Qwen2.5-1.5B架构，通过课程学习策略逐步扩展上下文长度至65,536个token，在保持说话人一致性和流畅对话轮换方面表现出色。
UNO-Bench是一个统一的全模态模型基准测试，旨在评估单模态与全模态（视觉、音频、语言）的理解能力。它包含44种任务类型和5种模态组合，共1250个人工标注的全模态样本和2480个增强的单模态样本。该数据集特别适合中文真实场景，支持多选和创新的多步开放式问题，并借助通用评分模型实现高效自动评估。通过该基准，可以揭示全模态能力在弱模型上的瓶颈效应与强模型上的协同促进规律。
这是一个包含约9万张合成数字签名图片的数据集，涵盖了30种手写与签名风格的字体。每种字体提供3000张签名样本，图片格式统一为PNG。数据集可用于训练和评估数字签名检测、字体识别以及文档验证等计算机视觉任务，特别适用于识别那些通过键盘输入、模仿真实手写签名的“打字数字签名”。
deepseek-ai/Janus-Pro-7B
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Janus-Pro 是一个统一的多模态理解与生成框架，通过解耦视觉编码路径，在保持单一统一 Transformer 架构的同时，缓解了视觉编码器在理解与生成任务中的冲突，提升了灵活性与性能。该模型基于 DeepSeek-LLM 构建，在理解任务中使用 SigLIP-L 视觉编码器（支持 384×384 图像输入），图像生成则采用下采样率为 16 的 tokenizer，在多项任务上达到或超越了专用模型的水平。
GSM8K-V 是一个纯视觉的多图像数学推理基准，旨在将传统文本数学应用题转化为视觉形式。它包含 1,319 个高质量的多场景问题（共 5,343 张图像），覆盖了从现实场景中提取的数学推理任务。该基准可用于评估视觉语言模型在理解图像、跨图像推理以及解决算术问题方面的能力。评测结果表明，即使是当前最强的模型，在视觉数学推理上也与文本任务存在显著差距，凸显了该领域仍有很大的提升空间。
Skywork/Matrix-Game
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Matrix-Game是一个大规模Minecraft数据集，包含细粒度的键盘和鼠标动作标注，专为训练交互式、物理基础的世界模型而设计。该数据集可配合17B参数的扩散模型，用于生成高质量、可控的游戏世界视频，并支持对场景演化进行精细控制。
EduBench是一个面向教育场景的综合性评估基准数据集，专门用于衡量大语言模型在多样化教学任务中的表现。它覆盖了学生和教师两大视角，共包含十个子任务，如问答、纠错、情感支持、自动出题、评分与教案生成等。数据以JSONL格式提供，每条记录包含任务元信息、输入提示词，以及多个主流大模型的预测结果，便于研究者进行对比分析。
LongCat-Video-Avatar 是一个统一的模型，能够根据音频驱动生成富有表现力和高度动态的角色动画。它支持多种生成模式，包括音频-文本生成视频、音频-文本-图像生成视频，以及视频延续，并且兼容单流和多流音频输入。该模型通过解耦无条件引导实现自然的人体动态，采用参考跳跃注意力避免内容重复，并利用跨块潜在拼接减少长序列中的像素退化。
LIFEBench是一个专门用于评估大语言模型遵循长度指令能力的综合基准数据集。它包含英文和中文两种语言，覆盖问答、摘要、文本生成等多种任务，长度约束范围从16个单词到8192个单词不等。数据集提供了多个子集（如主集、标签集、精简集和重构集），方便不同场景下的评估。通过分析多个主流模型，该数据集发现大多数模型在短长度指令上表现良好，但超过一定长度后性能急剧下降，揭示了当前大语言模型在长度遵循方面的根本性局限。
Skywork/Matrix-Game-2.0
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Matrix-Game-2.0 是一个开源的实时交互式世界模型，基于扩散架构实现高效的流式视频生成。它能够以 25 FPS 的速度实时合成分钟级的高保真视频，并支持通过鼠标和键盘精确控制画面内容，实现帧级别的动态响应。该模型从视觉内容和用户动作直接预测后续帧，无需文本输入，在多种复杂场景下均表现出色。
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。
OmniConsistency 是一个大规模的多风格图像翻译数据集，包含了 22 种独特的艺术风格。每种风格都提供了对齐的图像对：原始图像（如照片或线稿）和对应的风格化图像，并附带描述该艺术风格的文本提示。该数据集适用于风格迁移、图像到图像生成、基于提示的条件生成以及一致性学习等任务。
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。
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。
OpenOrca是一个大规模英语数据集，专注于自然语言处理中的指令跟随与对话任务。它包含约100万条由GPT-4生成的完成数据和约320万条由GPT-3.5生成的完成数据，总计约420万条样本。该数据集基于FLAN Collection进行增强，旨在与Orca论文中描述的分布对齐，可用于训练和评估高性能语言模型。其覆盖的任务类型广泛，包括对话、问答、文本分类、摘要、文本生成等。数据集采用MIT许可协议开放，是NLP研究和开发的重要资源。