数据集
50 个数据集
热门分类：
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。
VIBE（Visual & Interactive Benchmark for Execution）是一个专门用于评估大语言模型（LLM）在真实全栈软件开发中能力的基准数据集。它包含200个精心设计的任务，覆盖Web前端、科学模拟、原生Android、原生iOS和后端开发五个子集，每个任务都提供了自然语言需求描述。该数据集采用创新的“Agent-as-a-Verifier”（AaaV）评估范式，从执行能力、交互逻辑和视觉表现三个维度对生成的应用程序进行综合评分，旨在推动LLM从“0到1”构建可交付应用的能力。
Robust-R1 是一个面向退化感知推理的视觉问答数据集，基于 A-OKVQA 子集构建，包含 1 万条训练样本和 1 千条验证样本，旨在提升模型在复杂视觉退化场景下的鲁棒理解能力。
DeepSeek-R1T-Chimera 是一个开源模型，通过合并 DeepSeek-R1 和 DeepSeek-V3（0324）的权重而来，融合了 R1 的推理能力与 V3 的 token 效率。该模型采用 DeepSeek-MoE Transformer 架构，于 2025 年 4 月发布，适用于文本生成任务。
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。
inclusionAI/Ring-1T
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Ring-1T 是一个万亿参数级别的开源思考模型，采用 Ling 2.0 架构，总参数量达 1 万亿，激活参数为 500 亿，支持最长 128K 的上下文窗口。该模型通过大规模可验证奖励强化学习（RLVR）训练，显著提升了自然语言推理能力，并经过 RLHF 优化使通用能力更加均衡，在数学竞赛、代码生成和逻辑推理等挑战性基准上表现领先。
Ling-flash-2.0 是一款基于 MoE 架构的开源语言模型，总参数量达 100B，但每次推理仅激活约 6.1B 参数（非嵌入部分 4.8B），实现了高效计算与卓越性能的平衡。该模型在 20T+ tokens 的高质量数据上训练，并经过监督微调与多阶段强化学习优化，在复杂推理、数学、代码生成和前端开发等任务中表现出色，尤其以极小的激活参数达到了与 40B 稠密模型相当的水平。推理速度上，在 H20 硬件上可达 200+ tokens/s，并支持 128K 上下文长度，兼具高吞吐与长序列处理能力。
DeepSeek-V3.2-REAP-345B-A37B 是一个基于 DeepSeek-V3.2 高效压缩而来的稀疏混合专家（SMoE）语言模型。通过名为 REAP 的专家剪枝方法，模型在保留路由器对剩余专家独立控制的前提下，均匀剪除了 50% 的专家，参数量从 671B 压缩至 345B，每 token 仅激活 37B 参数。该模型在代码生成、数学推理、工具调用等任务上保持了近乎无损的性能，同时显著降低了内存占用和部署成本。它可直接兼容标准 vLLM 推理框架，无需额外修改，特别适合资源受限环境、本地部署及学术研究场景。
DeepSeek-V3.2-REAP-508B-A37B 是一个基于 DeepSeek-V3.2 压缩得到的稀疏混合专家语言模型。它通过 REAP（路由器加权专家激活剪枝）方法，均匀地剪除了 25% 的专家，将总参数量从 671B 压缩至 508B，而每次推理仅激活 37B 参数。该模型在代码生成、数学推理、函数调用等任务上几乎保持了与原版相同的性能，同时显著降低了内存占用和部署成本。它兼容 vLLM 等主流推理框架，无需额外修改即可直接使用，特别适合资源受限的环境和本地部署。
XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash
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MiMo-V2-Flash 是面向文本生成与推理的大语言模型资源，镜像包含模型权重、配置和推理代码等文件，不属于可按行读取的传统数据集。
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。
microsoft/TRELLIS.2-4B
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TRELLIS.2-4B 是一个面向图像到 3D 生成的大规模模型，拥有 40 亿参数。它基于一种名为 O-Voxel 的新型稀疏体素结构，能够直接从单张图像重建或生成任意拓扑的 3D 资产，并带有完整的物理渲染（PBR）材质，包括透明与半透明效果。该模型支持最高 1536³ 分辨率的高质量输出，并采用流匹配变换器架构，生成速度快、潜空间紧凑。
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。
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。
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。