李飞飞与World Labs团队在a16z首次全面披露多模态世界模型Atlas。其核心突破在于跳出大语言模型预测下一token、视频模型预测下一帧的既有范式，转而锚定“新视角预测”，有望颠覆传统三维重建与内容生成方式，展现世界模型新路径。
姚顺雨称大模型并无秘密，腾讯混元4（Hy4preview）近期表现印证此言。面对智谱、月之暗面、DeepSeek、千问等竞争，腾讯四个月内完成混元大语言与多模态部门重组，推出770B参数、支持百万上下文的模型，显示所谓技术壁垒并非不可逾越。
MiniMax发布生产力工具Design，基于原生多模态视频模型H3，推动内容创作从“操作像素”迈向“操作语义”。用户只需用自然语言表达意图，系统即可自动拆解任务、调用模型完成创作，将前沿模型能力转化为可落地的商业生产力。
Mistral AI发布开源内容审核模型Shieldstral，3B参数，Apache2.0许可，支持12种语言，可在单张16GB GPU运行。号称性能媲美7倍大模型，并在多模态审核达SOTA，但指出多数防护模型将伤害类别体系固化。
一站式多模态AI API平台，单个密钥即可调用图像、视频、音乐及文本等前沿大模型。
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。
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。
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
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$10
256
$2
$20
Baidu
128
$6
$24
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。
ExaltedSlayer
Gemma 3是谷歌推出的轻量级开源多模态模型，本版本为12B参数的指令调优量化感知训练模型，已转换为MLX框架的MXFP4格式，支持文本和图像输入并生成文本输出，具有128K上下文窗口和140+语言支持。
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。
HIT-TMG
Uni-MoE 2.0-Omni 是荔枝科技（Lychee）推出的完全开源全模态模型，采用全模态 3D RoPE 和动态容量专家混合架构，显著提升了以语言为中心的多模态理解、推理和生成能力。该版本集成了全模态理解以及音频和图像生成能力。
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。
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-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。
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。
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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