蚂蚁集团2026年春招启动，技术岗占比85%，其中超七成聚焦人工智能领域，重点招聘大模型算法、多模态生成等方向，彰显全面向AI进发的战略布局。
蚂蚁集团启动2026年度春季校园招聘，技术类岗位占比达85%，其中超70%与人工智能直接相关，聚焦大模型算法、多模态生成、数据智能及AI安全等核心领域。工作地点覆盖全球多个城市。蚂蚁连续六年春招技术类岗位占比超80%，显示其持续加码AI。
中美大模型差距缩小至3-6个月，国产模型正从参数竞赛转向效率优化与多模态融合。行业呈现战略分化：智谱AI专注国产化全栈ToB服务，打造产业AI底座；MiniMax则凭借高营收增速，通过AI原生内容平台布局全球化ToC市场。
微软发布开源多模态大模型Phi-4-reasoning-vision-15B，具备150亿参数。其核心突破是能自主判断任务难度，智能选择快速响应或深度推理，这在轻量级开源模型中罕见。该模型专攻图像描述、界面元素定位和复杂数学推理等高难度任务。
一款轻量级的多模态语言模型安卓应用。
高效的开源专家混合视觉语言模型，具备多模态推理能力。
Migician 是一个专注于多图像定位的多模态大语言模型，能够实现自由形式的多图像精确定位。
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。
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
$2
$20
$6
$24
Baidu
128
OpenMMReasoner
OpenMMReasoner是一个完全透明的两阶段多模态推理方案，涵盖有监督微调（SFT）和强化学习（RL）。该方案通过精心构建高质量数据集，在多个多模态推理基准测试中超越了强大的基线模型，为未来大规模多模态推理研究奠定了坚实的实证基础。
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。
cyankiwi
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking AWQ - INT8是基于百度ERNIE-4.5架构的多模态大语言模型，通过AWQ量化技术实现8位精度，在保持高性能的同时大幅降低内存需求。该模型在视觉推理、STEM问题解决、图像分析等方面表现出色，具备强大的多模态理解和推理能力。
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。
BAAI
Emu3.5是北京智源人工智能研究院开发的原生多模态模型，能够跨视觉和语言联合预测下一状态，实现连贯的世界建模和生成。通过端到端预训练和大规模强化学习后训练，在多模态任务中展现出卓越性能。
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。
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。
Pacific-Prime
INL架构是一种基于积分神经元动力学的生产级神经架构，用迭代动力学取代传统前馈网络层，适用于大语言模型、视觉变换器、多模态模型等多种类型。
cpatonn
Qwen3-VL是通义大模型系列最强大的视觉语言模型，在文本理解、视觉感知、空间理解、视频处理等方面全面升级，提供卓越的多模态能力。
inclusionAI
Ming-flash-omni 预览版是基于 Ling-Flash-2.0 稀疏专家混合（MoE）架构构建的多模态大模型，总参数达100B，每个token仅激活6B参数。该模型在Ming-Omni基础上进行了全面升级，在多模态理解和生成方面有显著提升，特别是在语音识别、图像生成和分割编辑方面表现突出。
NexaAI
Qwen3-VL-8B-Thinking是阿里云Qwen团队开发的80亿参数多模态大语言模型，专为深度多模态推理设计，支持视觉理解、长上下文处理和结构化思维链生成，在复杂推理任务中表现出色。
Qwen3-VL-4B-Instruct是阿里云Qwen团队推出的40亿参数指令调优多模态大语言模型，专为高通NPU优化，融合强大的视觉语言理解能力与对话微调功能，适用于聊天推理、文档分析和视觉对话等实际应用场景。
Open-Bee
Bee-8B是一个先进的全开源多模态大语言模型，专注于数据质量，旨在缩小与专有模型的性能差距。通过使用高质量的Honey-Data-15M语料库和先进的数据处理管道HoneyPipe，在复杂推理等方面展现了卓越性能。
Mungert
Apriel-1.5-15b-Thinker 是一款由 ServiceNow SLAM 实验室开发的多模态推理模型，参数规模为150亿。它具备强大的文本和图像理解与推理能力，采用‘思考-回答’的链式推理模式，旨在以较小的模型规模实现与大型模型相媲美的性能。
Apriel-1.5-15b-Thinker是ServiceNow开发的150亿参数多模态推理模型，具备文本和图像推理能力，性能可媲美比它大10倍的模型，在人工分析指数上获得52分，在企业领域基准测试中表现优异。
unsloth
Apriel-1.5-15b-Thinker是ServiceNow Apriel SLM系列中的多模态推理模型，具有150亿参数，能够在文本和图像推理任务上与规模大10倍的模型竞争。该模型通过中期训练方案实现了卓越的推理能力，无需图像SFT训练或强化学习即可达到SOTA性能。
PaDT-MLLM
PaDT Pro 3B是基于Qwen2.5VL-3B的多模态大语言模型，采用可解码块令牌的统一范式，能够直接生成文本和视觉输出，在多个视觉感知和理解任务中取得先进性能。
Ming-UniVision是一个多模态大语言模型，首次将连续视觉表征集成到下一令牌预测框架中，在单一自回归范式下统一了视觉和语言，无需离散量化或特定模态的头部。该模型支持联合图像理解与生成，在视觉语言训练中收敛速度更快，还支持多轮上下文视觉任务。
vito95311
这是Qwen3-Omni 31.7B参数模型的专业量化版本，采用先进的INT8+FP16混合精度量化技术，内存使用减少50%以上，支持智能GPU/CPU混合推理，让大型多模态模型能够在消费级硬件上高效运行。
ServiceNow-AI
Apriel-1.5-15b-Thinker是ServiceNow开发的多模态推理模型，拥有150亿参数，在文本和图像推理任务上表现出色，性能可与比其大10倍的模型竞争。
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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