大模型竞赛进入“落地攻坚”阶段，火山引擎提出AI演进新范式：智能Agent成为AI落地核心载体，多模态能力与高效开发体系是关键。大模型正从问答交互转向深入汽车、制造等复杂场景，实现从“聊天”到“干活”的跨越。
Meta发布SAM Audio，全球首个统一多模态音频分离模型。用户可通过点击视频中物体、输入关键词或圈定时间片段，一键提取目标声音或过滤噪音，实现“用眼睛听声音”。该技术首次模拟人类自然感知声音的方式，支持看、说等多种交互。
小米更新超级小爱至v7.8.50版，新增“随心修图”功能。用户可通过自然语言指令，利用AI模型自动修图，支持多模态交互识别屏幕和摄像头画面。操作方式包括在相册唤醒小爱或通过App上传照片并输入文字，系统自动完成色彩增强、背景虚化等处理。
李飞飞World Labs推出Marble 3D世界模型公测版，支持文本、图像、视频等多模态输入，快速生成可交互虚拟宇宙，助力开发者探索AI技术应用。
一款支持多种语言模型的高性能AI聊天工具，提供本地隐私保护和多模态交互功能。
MinMo是一款多模态大型语言模型，用于无缝语音交互。
VITA-1.5: 实时视觉和语音交互的GPT-4o级多模态大语言模型
多模态大型语言模型，提升视觉与语言的交互能力。
Openai
$2.8
Input tokens/M
$11.2
Output tokens/M
1k
Context Length
Google
$0.49
$2.1
Xai
$1.4
$3.5
2k
$7.7
$30.8
200
-
Anthropic
$105
$525
$0.7
$7
$35
$17.5
$21
Alibaba
$4
$16
$1
$10
256
Baidu
128
$2
$20
$6
$24
John1604
Qwen3 VL 4B Thinking 是一个支持图像到文本以及文本到文本转换的多模态模型，具有4B参数规模，能够满足多种图文交互需求。
pramjana
Qwen3-VL-4B-Instruct是阿里巴巴推出的40亿参数视觉语言模型，基于Qwen3架构开发，支持多模态理解和对话任务。该模型具备强大的图像理解和文本生成能力，能够处理复杂的视觉语言交互场景。
unsloth
JanusCoder-8B是基于Qwen3-8B构建的开源代码智能基础模型，旨在建立统一的视觉编程接口。该模型在JANUSCODE-800K（迄今为止最大的多模态代码语料库）上训练，能够处理各种视觉编程任务，包括数据可视化、交互式Web UI和代码驱动动画等。
Qwen
Qwen3-VL-2B-Thinking是Qwen系列中最强大的视觉语言模型之一，采用GGUF格式权重，支持在CPU、NVIDIA GPU、Apple Silicon等设备上进行高效推理。该模型具备出色的多模态理解和推理能力，特别增强了视觉感知、空间理解和智能体交互功能。
Qwen3-VL-8B-Thinking是通义千问系列中最强大的视觉语言模型，具备增强推理能力的8B参数版本。该模型在文本理解、视觉感知、空间理解、长上下文处理等方面全面升级，支持多模态推理和智能体交互。
Qwen3-VL是迄今为止Qwen系列中最强大的视觉语言模型，在文本理解与生成、视觉感知与推理、上下文长度、空间和视频动态理解以及智能体交互能力等方面都进行了全面升级。该模型采用混合专家（MoE）架构，提供卓越的多模态处理能力。
Qwen3-VL是阿里巴巴推出的最新一代视觉语言模型，在文本理解、视觉感知、空间理解、视频分析和智能体交互等方面均有显著提升。该模型支持多模态输入，具备强大的推理能力和长上下文处理能力。
microsoft
Fara-7B是微软研究院开发的专为计算机使用场景设计的小型语言模型，仅有70亿参数，在同规模模型中实现卓越性能，能够执行网页自动化、多模态理解等计算机交互任务。
bartowski
这是Qwen3-VL-2B-Instruct模型的量化版本，使用llama.cpp工具和imatrix方法生成了多种量化级别的模型文件，便于在不同硬件环境下高效运行。该模型是一个2B参数的多模态视觉语言模型，支持图像和文本的交互。
Qwen3-VL-2B-Instruct是Qwen系列中最强大的视觉语言模型，具备卓越的文本理解与生成能力、深入的视觉感知与推理能力、长上下文支持以及强大的空间和视频动态理解能力。该模型采用2B参数规模，支持指令交互，适用于多模态AI应用。
noctrex
本项目提供了慧慧Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct模型的量化版本，旨在提升模型在特定场景下的性能与效率。这是一个基于Qwen3-VL架构的视觉语言模型，支持图像和文本的多模态交互。
Qwen3-VL是通义系列最强大的视觉语言模型，在文本理解与生成、视觉感知与推理、上下文长度、空间和视频理解能力等方面全面升级，具备卓越的多模态交互能力。
OpenGVLab
VideoChat-R1_5-7B是基于Qwen2.5-VL-7B-Instruct构建的视频文本交互模型，支持多模态任务，特别擅长视频问答功能。该模型通过强化微调增强时空感知能力，并采用迭代感知机制来强化多模态推理。
TIGER-Lab
本项目基于Qwen2.5-VL-7B-Instruct模型，专注于视觉问答任务，能够精准回答图像相关问题，具备较高的准确性和相关性。这是一个多模态视觉语言模型，支持图像理解和基于图像的问答交互。
InternVL3.5是开源多模态模型家族的新成员，显著提升了InternVL系列的通用性、推理能力和推理效率，支持GUI交互等新功能，达到开源多模态大语言模型的先进水平。
InternVL3.5-14B是InternVL系列的开源多模态模型，显著提升了通用性、推理能力和推理效率，支持GUI交互等新功能，缩小了与商业模型的性能差距。
InternVL3.5-4B是开源多模态模型系列中的中等规模版本，在通用性、推理能力和推理效率上取得显著进展，支持GUI交互等新能力。该模型采用级联强化学习框架和视觉分辨率路由器技术，实现了高效的多模态理解与推理。
InternVL3.5-1B是InternVL系列的开源多模态模型，参数量为1.1B，包含0.3B视觉参数和0.8B语言参数。该模型显著提升了通用性、推理能力和推理效率，支持GUI交互等新功能。
nvidia
OmniVinci是NVIDIA开发的全模态理解大语言模型，具备视觉、文本、音频处理和语音交互能力，支持多模态推理和理解。
fixie-ai
Ultravox是一个多模态语音大语言模型，能够同时处理语音和文本输入，为语音交互场景提供强大支持。
ToolChat是一个通过MCP服务器与大型语言模型(LLM)交互的工具，支持配置多工具服务器并调用特定功能，还能处理多模态输入如图片和文档。
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