DeepSeek V4与姚顺雨新混元模型将于2026年4月发布。DeepSeek V4由梁文锋主导，是多模态大模型，在代码能力和长期记忆方面有显著提升，专注于视觉内容处理和AI搜索能力，并探索“条件记忆”机制。
国产AI模型DeepSeek V4预览版已启动闭门内测，代号“海狮轻量版”。新模型相比V3实现跨代升级，原生支持多模态处理，并将上下文窗口大幅提升至100万token，可一次性处理超长文本。
火山引擎推出豆包大模型2.0系列，面向企业和开发者提供API服务，个人用户可通过指定平台体验。该版本针对生产环境优化，具备高效推理、多模态理解与复杂指令执行能力，能更好处理真实世界任务，推理成本显著降低，日均使用量已大幅增长。
蚂蚁集团开源全模态大模型Ming-Flash-Omni2.0，在视觉语言理解、语音生成、图像处理等多项基准测试中表现优异，部分指标超越Gemini2.5Pro。该模型首创全场景音频统一生成能力，支持在同一条音轨中生成语音、音效和音乐，用户通过自然语言指令即可调整音色、语速等参数。
LTX-2 是代多模态 AI 视频生成模型。
David是结合顶级AI供应商和生产力工具的伴侣，提升工作效率。
一个数字伴侣，旨在通过情感理解与用户建立联系。
多模态驱动的定制视频生成架构。
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
-
Anthropic
$105
$525
200
$0.7
$7
$35
$17.5
$21
Alibaba
$4
$16
$1
$10
256
$6
$24
$2
$20
Baidu
128
$8
$240
52
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。
sbintuitions
Sarashina2.2-Vision-3B是由SB Intuitions训练的日本大型视觉语言模型，基于Sarashina2.2-3B-Instruct和SigLIP图像编码器构建，具备强大的图像到文本转换能力，支持日语和英语的多模态处理。
tencent
混元OCR是由混元原生多模态架构驱动的端到端OCR专家VLM模型，仅用10亿参数的轻量级设计，在多个行业基准测试中取得最先进成绩。该模型擅长处理复杂的多语言文档解析，在文本定位、开放域信息提取、视频字幕提取和图片翻译等实际应用场景中表现出色。
AbstractPhil
MM-VAE Lyra是一个专门用于文本嵌入转换的多模态变分自编码器，采用几何融合技术。它结合了CLIP-L和T5-base模型，能够有效处理文本嵌入的编码和解码任务，为多模态数据处理提供创新解决方案。
sensenova
SenseNova-SI是基于多模态基础模型构建的空间智能模型系列，专门针对空间理解能力进行优化。通过大规模空间智能数据训练，在度量估计、空间关系理解、视点变化处理等方面表现优异。
noctrex
这是一个基于Mistral架构的图像文本转文本量化模型，参数规模为24B，专门针对指令跟随任务进行了优化训练，支持多模态输入处理。
这是一个基于Huihui-Qwen3-VL-4B-Instruct-abliterated模型的量化版本，专门用于图像文本到文本的转换任务，通过量化处理优化了模型性能，为多模态应用提供支持。
unsloth
JanusCoder-14B 是基于 Qwen3-14B 构建的 14B 参数开源基础模型，旨在为代码智能建立统一的视觉编程接口。该模型在 JANUSCODE-800K 多模态代码语料库上训练，能够统一处理各种视觉编程任务。
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-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-4B-Instruct是通义系列最强大的视觉语言模型之一，在文本理解、视觉感知、空间理解、视频处理等方面全面升级，支持在多种硬件设备上运行，具备卓越的多模态推理能力。
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。
ExaltedSlayer
Gemma 3 27B IT QAT的MLX MXFP4量化版本，是由Google开发的轻量级开源多模态模型。该模型能够同时处理文本和图像输入并生成文本输出，拥有128K大上下文窗口，支持超过140种语言，适用于多种文本生成和图像理解任务。
thenexthub
这是一个支持多语言处理的多模态模型，涵盖自然语言处理、代码处理、音频处理等多个领域，能够实现自动语音识别、语音摘要、语音翻译、视觉问答等多种任务。
strangervisionhf
这是一个修复后的图像文本转文本模型，解决了原模型在最新Transformers版本中推理失败的问题。该模型专门用于图像识别和文本生成任务，支持多模态输入处理。
Hugguf
Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct是基于Qwen3-VL-30B模型的多模态视觉语言模型，支持图像和文本的联合理解与生成任务。该模型采用先进的视觉语言融合架构，能够处理复杂的多模态推理任务。
nvidia
NVIDIA-Nemotron-Nano-VL-12B-V2-FP4-QAD 是 NVIDIA 推出的自回归视觉语言模型，基于优化的 Transformer 架构，能够同时处理图像和文本输入。该模型采用 FP4 量化技术，在保持性能的同时显著减少模型大小和推理成本，适用于多种多模态应用场景。
NVIDIA-Nemotron-Nano-VL-12B-V2-FP8 是 NVIDIA 推出的量化视觉语言模型，采用优化的 Transformer 架构，在商业图像上进行了三阶段训练。该模型支持单图像推理，具备多语言和多模态处理能力，适用于图像总结、文本图像分析等多种场景。
LiquidAI
LFM2-VL-3B是Liquid AI开发的多模态视觉语言模型，基于LFM2骨干架构构建，具备强大的视觉理解和推理能力，特别在细粒度感知任务上表现出色。该模型能够高效处理文本和图像输入，支持高达512×512分辨率的原生图像处理。
Context Engineering MCP平台是一个AI上下文管理与优化平台，通过系统化的方法设计、管理和优化AI模型的输入信息，实现提示工程的工程化。平台提供智能分析引擎、优化算法、模板管理等功能，显著提升AI响应质量、降低API成本，并支持多模态内容处理。
RAGStack-Lambda是一个基于AWS Lambda的无服务器AI文档与媒体处理平台，支持上传文档、图片、视频和音频，通过OCR、转录和向量化技术构建知识库，并提供带来源追溯的AI聊天功能。采用按需付费的零闲置成本架构。
NiagaBot是基于Qwen3-Omni AI的智能WhatsApp商业自动化机器人，支持多模态消息处理、群组管理、批量广播和数据分析等功能
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。
RAG Anything MCP Server是一个提供全面检索增强生成(RAG)能力的模型上下文协议服务器，支持多模态文档处理与查询，具备端到端文档解析、批量处理、高级查询及持久化存储等功能。
GLM-4.5V多模态服务器，提供图像处理、视觉查询和文件处理功能
GeminiMcpServer是一个连接LM Studio与Google Gemini API的MCP服务器，支持图像生成和多模态任务处理。
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