「混元图像2.0模型」共找到 8761 篇相关文章
百度0.9B参数模型登顶全球第一,聊聊PaddleOCR-VL背后的技术细节
百度PaddleOCR-VL模型仅0.9B参数,在OmniDocBench V1.5榜单获92.6分全球第一,在多能力维度达业界最佳,能处理109种语言。其采用两阶段架构,结合优质训练数据,实现高性能与低内存、快速度的平衡。
小红书提出DeepEyesV2,从“看图思考”到“工具协同”,探索多模态智能新维度
小红书推出多模态模型DeepEyesV2,它延续视觉推理优势,实现代码执行、网页搜索和图像操作的全工具协同。通过多工具协同推理解决复杂问题,采用两阶段训练策略,准确率远超开源模型。
谷歌首个原生多模态向量模型发布:Agent 可以用文字搜图片、用图片搜视频了...
谷歌推出首个原生多模态嵌入模型Gemini Embedding 2,通过Gemini API和Vertex AI公开预览。它将文本、图像等映射到统一向量空间,支持多模态交错输入,性能超越现有领先模型,开发者可快速接入。
谷歌「最强图像模型」横扫一切!3毛钱P图打懵OpenAI,PS要不存在了
谷歌发布顶级图像模型Gemini 2.5 Flash Image,化身nano - banana在LMArena盲测夺冠。它有四大能力,价格低至每张图不到3毛钱,冲击传统P图工具,虽有小瑕疵但应用前景广。
Gemini 3「开眼」像素级操控!谷歌回应DeepSeek-OCR2
Google DeepMind为Gemini 3 Flash推出Agentic Vision,让模型主动编代码操控图像,性能提升5% - 10%。该能力已上线,谷歌还计划扩展功能。这或许是受DeepSeek-OCR2刺激,两者技术路线不同。
实测 MiniMax H3:开源“斩杀线”蔓延到视频模型圈
本文实测 MiniMax H3 视频模型,它 8 月 3 日开源,成本低至 0.5 元/秒,在编辑榜成绩佳。它定位全模态生成,能多素材输入。实测效果好,价格约为 Seedance 2.5 的三分之一,还支持原生剪辑,适配多芯片与工具。
月耗3000美金的Skills重度用户,实测MiniMax M2.7:国产Agent模型的天花板?
AI产品黄叔作为月耗3000美金的Skills重度用户,实测MiniMax M2.7,从多Agent协作、Coding能力、办公自动化等多方面测试,发现其表现出色,虽有不足,但在多维度已是国产模型天花板。
能让DeepSeek自进化的Harness!LlamaFactory作者开源新工具:0.2元自动造Agent
LlamaFactory作者郑耀威团队开源的PenguinHarness,是全球首个支持多Agent自进化的Harness,能自动构建、评测和改进Agent。它成本低、速度快,适配众多模型,还有严格契约保障安全。已在生产场景应用,效果显著。
给 iPhone 装个“最强本地大脑”:Google 开源模型 Gemma 4
Google 4 月初发布开源模型 Gemma 4,可离线运行在 Google AI Edge Gallery 上。它在多项基准表现出色,采用 Apache 2.0 协议,开发者可集成到 App。还介绍了在 iPhone 离线使用方法及适用场景。
首个MCP架构、只50行代码就能实现高效RAG的开源框架UltraRAG 2.0
检索增强生成系统(RAG)复杂度提升,使科研人员面临高昂工程实现成本。清华大学、东北大学、OpenBMB等联合推出UltraRAG 2.0,基于MCP架构,降低技术门槛与学习成本,让科研专注创新。