Starcloud公司利用搭载NVIDIA H100GPU的卫星，在太空中成功训练了nano-GPT模型并完成Gemma模型推理，标志着太空数据中心发展的重要进展。
初创公司Starcloud成功在太空轨道上训练大语言模型，成为全球首例。其卫星搭载英伟达H100芯片，并运行基于谷歌开源模型Gemma的应用程序，开启了太空数据中心的新纪元。公司计划为客户提供商业服务，卫星发回的信号展示了其独特视角。
谷歌为Earth平台集成Gemini大模型，用户可通过自然语言对话实现地理推理，如识别风暴威胁、分析干旱风险。该功能基于地理空间推理模型，整合天气预报、卫星图像和人口数据等AI能力，提升交互效率。
Meta发布DINOv3 AI图像处理模型，基于自监督学习，训练17亿张图像，拥有70亿参数。无需标注数据即可处理多种图像任务，在卫星影像等数据稀缺领域潜力巨大。用户只需少量适配即可应用于特定任务。
Openai
-
Input tokens/M
Output tokens/M
Context Length
Anthropic
$105
$525
200
$21
Google
$0.7
$2.8
1k
Alibaba
$6
$24
256
$8
$240
52
Moonshot
$4
$16
Baidu
32
$8.75
$70
400
$1.75
$14
$0.35
Tencent
24
Xai
Huawei
128
MagicaNeko
一个基于UNet架构并集成空间注意力机制的卫星影像分割模型，专门用于处理多光谱数据中的云层检测任务。
NemesisAlm
基于CLIP模型在UC_Merced卫星图像数据集上微调的版本，准确率达96.9%
cm93
基于ResNet-18架构的卷积神经网络，针对EuroSAT数据集上的卫星图像分类任务进行了微调
sawthiha
基于NVIDIA SegFormer-B0架构，在卫星图像数据集上微调的语义分割模型，专门用于地震相关场景分析
sshh12
基于Sentinel-2卫星RGB图像标注数据集微调的Stable Diffusion 2 Inpainting模型的LoRA适配权重
keithanpai
基于Google Vision Transformer (ViT)架构的图像分类模型，在EuroSAT数据集上微调，用于卫星图像分类任务
Weili
基于Swin Transformer Tiny架构的视觉模型，在EuroSAT数据集上微调，用于卫星图像分类任务
mrm8488
这是一个在EuroSAT卫星图像数据集上微调的ConvNeXT-tiny模型，用于土地利用分类任务，准确率达98.05%。
nielsr
该模型是在Eurosat数据集上微调的ConvNext-tiny-224模型，用于卫星图像分类任务。
NASA数据查询MCP工具，提供天文图片、火星照片、卫星图像、近地天体和太空天气等NASA数据服务。
一个基于N2YO API的卫星追踪MCP服务器，提供卫星实时位置查询、轨道数据获取、过境预测等功能。
Axion-MCP是一个基于Google Earth Engine的企业级地理空间分析平台，通过MCP协议将Claude Desktop转变为强大的遥感数据处理工作站，提供卫星数据访问、植被指数计算、灾害风险评估和作物分类等高级功能
N2YO卫星追踪MCP服务器，提供卫星轨道数据、位置追踪和过境预测服务，支持自然语言查询和多类别筛选。
%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
