深度求索发布DeepSeek V4.1 Flash，为全新结构系列最小模型，具备原生多模态视觉理解。新结构旨在提升能力上限、推理速度与吞吐，并可扩展至更大参数。该模型为552B参数MoE，采用Causal-Encoder-Decoder不对称结构：输入激活仅8B，输出激活16B，HBM需求降至1/4，显著降低成本。
深度求索发布轻量级多模态模型DeepSeek V4.1Flash，为系列最小尺寸。其采用552B参数MoE架构，创新引入Causal-Encoder-Decoder结构，具备原生视觉理解能力，旨在提升能力上限、推理速度与吞吐量，并具备向更大模型扩展潜力。
小红书发布开源大模型dots3-note preview，总参数量280B、激活16B，支持文本、视觉、语音全模态，推理、Agent及多模态表现接近更大模型。同日华为昇腾Atlas 800A3与900A3 SuperPoD完成高效适配，并借助vLLM Ascend实现部署。
Meta发布300亿参数开源多模态模型Muse Glimmer，采用宽松Apache 2.0许可，专为本地智能体工作流优化，强化多步推理与工具调用能力，支持文本和视觉处理。这是Llama 4后首次开放模型权重，旨在推动开源AI生态发展。
高效的开源专家混合视觉语言模型，具备多模态推理能力。
一款先进的视觉推理模型，能分析图片和视频内容。
Aya Vision 32B 是一个支持多语言的视觉语言模型，适用于OCR、图像描述、视觉推理等多种用途。
8亿参数的多语言视觉语言模型，支持OCR、图像描述、视觉推理等功能
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
Baidu
128
$6
$24
$8
$240
52
Bytedance
$1.2
$3.6
4
prithivMLmods
CodeV是基于Qwen2.5-VL-7B-Instruct微调得到的70亿参数视觉语言模型，通过监督微调（SFT）和基于工具感知策略优化（TAPO）的强化学习（RL）两阶段训练，旨在实现可靠、可解释的视觉推理。它将视觉工具表示为可执行的Python代码，并通过奖励机制确保工具使用与问题证据一致，解决了高准确率下工具调用不相关的问题。
XiaomiMiMo
米模具身模型（MiMo-Embodied）是一款强大的跨具身视觉语言模型，在自动驾驶和具身AI任务中均展现出了卓越的性能。它是首个将这两个关键领域相结合的开源视觉语言模型，显著提升了在动态物理环境中的理解和推理能力。
noctrex
Jan-v2-VL是一款具有80亿参数的视觉语言模型，专为在真实软件环境（如浏览器和桌面应用程序）中执行长时、多步骤任务而设计。它将语言推理与视觉感知相结合，能够遵循复杂指令、维持中间状态，并从轻微执行错误中恢复。
Jan-v2-VL 是一个拥有80亿参数的视觉语言模型，专为在浏览器和桌面应用程序等真实软件环境中执行长周期、多步骤任务而设计。它将语言推理与视觉感知紧密结合，能够遵循复杂指令、维持中间状态并从轻微执行错误中恢复，实现稳定且持续的任务完成。
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。
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。
redponike
Qwen3-VL-4B-Instruct 是通义千问系列最新的视觉语言模型，在4B参数规模下实现了卓越的视觉感知、文本理解与生成、空间推理和智能体交互能力。它支持长上下文和视频理解，具备强大的OCR和多语言处理能力。
unsloth
Qwen3-VL是通义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、强大的空间和视频动态理解能力以及出色的智能体交互能力。
Qwen3-VL-32B-Thinking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、长上下文处理、空间和视频动态理解能力，以及出色的智能体交互能力。
Qwen3-VL-8B-Thinking是通义千问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、强大的空间和视频动态理解能力，以及出色的智能体交互能力。
Qwen3-VL是通义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、强大的空间和视频动态理解能力，以及出色的智能体交互能力。
Qwen3-VL是通义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全面升级。该模型提供密集架构和混合专家架构，支持从边缘设备到云端的灵活部署。
Qwen3-VL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、强大的空间和视频动态理解能力，以及出色的智能体交互能力。
Qwen3-VL是Qwen系列中最强大的视觉语言模型，实现了全方位的综合升级，包括卓越的文本理解与生成能力、更深入的视觉感知与推理能力、更长的上下文长度、增强的空间和视频动态理解能力，以及更强的智能体交互能力。
Qwen3-VL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、强大的空间和视频动态理解能力，以及出色的智能体交互能力。该版本为2B参数的思考增强版，专门优化了推理能力。
Qwen
Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking是通义系列中最强大的视觉语言模型，具备出色的文本理解和生成能力、深入的视觉感知和推理能力、长上下文支持、强大的空间和视频动态理解能力，以及智能体交互能力。
Qwen3-VL是通义系列最强大的视觉语言模型，采用混合专家模型架构（MoE），提供GGUF格式权重，支持在CPU、GPU等设备上进行高效推理。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。
Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct是通义系列中最强大的视觉语言模型，采用混合专家模型架构，具备出色的文本理解与生成能力、深入的视觉感知与推理能力，支持256K长上下文和视频理解，可在多种设备上进行推理。
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。
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