
🏆 基座模型
①项目:Intern-S2-Preview

★Intern-S2-Preview是一款35B参数的高效科研多模态基座模型,基于Qwen3.5继续预训练,通过将专业科研任务融入从预训练到强化学习的全链路训练流程,仅用35B参数便在多个核心科研任务上性能对标万亿参数的Intern-S1-Pro,同时具备较强的通用推理、多模态理解和Agent能力。
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②项目:Supertonic 3

★Supertonic 3是Supertone推出的轻量级端侧文本转语音系统,基于ONNX Runtime实现全本地推理,无需云端调用。相比上一代,语言支持从5种扩展到31种,阅读稳定性提升,重复、漏读故障减少,仅99M参数,CPU即可运行,适合端侧、浏览器、边缘设备部署。
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③项目:ZAYA1-VL

★ZAYA1-VL-8B是Zyphra推出的开源视觉语言模型,基于ZAYA1-8B大语言底座和Qwen2.5-VL视觉编码器构建,在同规模VLM中性能、推理效率均达到SOTA水平,支持图文理解、对话、多模态问答等任务,采用Apache2.0协议开源,可自由商用。
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④项目:ViTTT

★本项目是清华大学LeapLab团队推出的视觉测试时训练模型,相关论文获CVPR 2026 Oral收录。项目针对视觉领域测试时训练设计缺乏指引的问题,通过系统性实验提炼6项实用设计原则,构建的纯TTT架构ViT³具备线性复杂度、可并行计算特性,在多类视觉任务上性能匹配或优于现有线性复杂度模型,缩小了与优化视觉Transformer的差距,仓库提供官方PyTorch实现与预训练模型。
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⑤项目:Cola-DLM

★Cola-DLM是字节跳动开源的分层连续隐空间扩散语言模型,结合文本VAE与块因果扩散Transformer先验,VAE实现文本与连续隐序列的双向映射,DiT通过流匹配完成隐先验传输,可支持各类文本生成相关任务。
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🛠️ 框架平台、必备工具
①项目:MemPrivacy

★MemPrivacy是面向边云智能体的隐私保护型个性化内存管理框架,在用户数据离开设备前将敏感内容替换为带语义的类型化占位符,云端全程仅处理占位符、不接触原始敏感数据,云端返回结果后在本地完成原始值还原,在降低隐私泄露风险的同时保障任务实用性。
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②项目:JiuwenSwarm

★JiuwenSwarm是基于openJiuwen打造的智能AI Agent,采用Python开发,模拟蜂群协作逻辑实现多智能体协同工作,支持接入主流大模型平台,可通过web端、通讯应用、小艺助手等多渠道访问,支持自主进化、任务智能调度,支持私有化部署保障数据主权,可作为个人AI管家帮用户有序处理各类任务。
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③项目:EDCO

★本项目是ICML 2026收录论文的官方实现,针对领域大模型微调场景提供动态课程编排方案EDCO,基于昇腾MindSpeed生态开发,实现多轮样本选择、微调、课程更新的闭环训练流程,可高效完成大模型的领域自适应微调。
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②项目:Dograh

★Dograh是开源可自托管的语音Agent平台,为Vapi、Retell的开源替代方案,支持拖拽式工作流构建,最快2分钟即可搭建可用语音机器人,支持自定义接入LLM、TTS、STT等组件,无供应商锁定,代码完全开放,可满足各类语音交互场景需求。
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夜雨聆风