OpenMMReasoner是一个完全透明的两阶段多模态推理方案，采用监督微调（SFT）和强化学习（RL）训练。在SFT阶段构建了874K样本的冷启动数据集，RL阶段利用74K样本进一步提升能力，在多模态推理基准测试中表现出色。

多模态Transformers

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。

多模态Transformers

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。

多模态Transformers支持多种语言

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。

多模态Transformers支持多种语言

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。

多模态Gguf支持多种语言

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。

多模态Transformers

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。

多模态Gguf

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。

多模态Transformers

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。

多模态Gguf

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。

多模态Transformers

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。

多模态Gguf

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。

多模态Transformers

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。

多模态Transformers支持多种语言

这是一个基于Mistral Small 3.2构建的24B参数高效推理模型，转换为MLX-MXFP4格式。模型具有增强的推理能力，支持多模态输入，拥有128k上下文窗口，可在RTX 4090或32GB RAM的MacBook上运行。

多模态Mlx支持多种语言

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。

多模态Transformers英语

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。

多模态Gguf

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。

多模态Transformers

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。

多模态Transformers

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。

多模态Transformers支持多种语言

这是一个基于Qwen3-VL-32B-Thinking模型转换的4位量化版本，专门针对MLX框架优化。该模型是一个32B参数规模的多模态视觉语言模型，具备思维链推理能力，能够同时处理图像和文本输入，生成高质量的文本响应。

多模态Transformers