阶跃星辰开源多模态视觉语言模型Step3-VL-10B，仅10B参数却在多项基准测试中表现卓越，解决了小模型智能水平不足的痛点。该模型在视觉感知、逻辑推理和数学竞赛等维度达到同规模最优，甚至超越规模大10至20倍的开源及闭源旗舰模型。
商汤科技与南洋理工大学S-Lab联合发布开源多模态模型NEO，通过架构创新实现视觉语言深层统一。该模型仅需3.9亿图像文本数据（为同类模型1/10），即可达到顶尖视觉感知性能，无需海量数据或额外视觉编码器，在效率与通用性上取得突破。
可灵AI公司宣布，其O1视频大模型已全量开放。该模型采用多模态视觉语言统一架构，支持文字、图像、视频融合输入，并引入思维链推理，号称全球首个统一多模态视频大模型。它可一次性完成文生视频、图生视频、局部编辑及镜头延展等任务，无需分步操作。
谷歌推出StreetReaderAI原型系统，帮助盲人和低视力用户通过自然语言交互自主探索谷歌街景。该系统融合计算机视觉、地理信息系统和大语言模型，实现多模态AI驱动的实时对话式街景体验，突破传统语音播报局限，提升无障碍城市探索自由度。
高效的开源专家混合视觉语言模型，具备多模态推理能力。
Aya Vision 是 Cohere 推出的多语言多模态视觉模型，旨在提升多语言场景下的视觉和文本理解能力。
MiniCPM-o 2.6是一个强大的多模态大型语言模型，适用于视觉、语音和多模态直播。
VITA-1.5: 实时视觉和语音交互的GPT-4o级多模态大语言模型
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
$6
$24
$2
$20
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。
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。
NyxKrage
Moondream 3 Preview HF是基于HuggingFace Transformers架构规范对Moondream 3 (Preview)模型的重新实现，使其能够与Hugging Face生态系统完全兼容。这是一个多模态视觉语言模型，采用专家混合（MoE）文本主干，约90亿参数，20亿活跃参数。
DavidAU
这是一个增强版的多模态视觉语言模型，基于Qwen3-VL-8B-Thinking模型，通过Brainstorm 20x技术扩展至12B参数，采用NEO Imatrix增强的GGUF量化。模型具备强大的图像理解、文本生成和多模态推理能力，在视觉感知、文本质量和创意场景方面都有显著提升。
ggml-org
这是一个基于Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct模型转换的GGUF格式版本，专门为llama.cpp优化。该模型是一个300亿参数的多模态视觉语言模型，支持图像理解和文本生成任务。
lmstudio-community
Qwen3-VL-2B-Thinking是由Qwen推出的视觉语言模型，基于2B参数规模，使用MLX进行8位量化，专门针对Apple Silicon芯片进行了优化。该模型支持图像和文本的多模态理解与生成任务。
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。
Emu3.5是由北京智源人工智能研究院（BAAI）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与生成，在多模态任务中表现卓越。
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-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-2B-Instruct-GGUF是通义千问系列的多模态视觉语言模型的GGUF量化版本，具备20亿参数，支持图像理解和文本生成的无缝融合，可在CPU、GPU等设备上高效运行。
unsloth
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。
bartowski
这是Qwen3-VL-2B-Thinking模型的Llamacpp imatrix量化版本，提供了多种量化类型的文件，可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，具备思维链推理能力。
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。
Lamapi
Next 12B是基于Gemma 3的120亿参数多模态视觉语言模型，是土耳其最先进的开源视觉语言模型。该模型在文本和图像理解方面表现出色，具备先进的推理和上下文感知多模态输出能力，特别提供专业级的土耳其语支持，同时具备广泛的多语言能力。
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。
Ollama MCP Server是一个连接Ollama本地大语言模型和模型上下文协议(MCP)的桥梁工具，提供完整的API集成、模型管理和执行功能，支持OpenAI兼容的聊天接口和视觉多模态模型。
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