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QVQ 在人工智能的视觉理解和复杂问题解决能力方面实现了重大突破。在 MMMU 评测中，QVQ 取得了 70.3 的优异成绩，并且在各项数学相关基准测试中相比 Qwen2-VL-72B-Instruct 都有显著提升。通过细致的逐步推理，QVQ 在视觉推理任务中展现出增强的能力，尤其在需要复杂分析思维的领域表现出色。
OpenAI谷歌天天刷流量，微软也坐不住了，推出最新小模型Phi-4。 参数量仅14B，MMLU性能就和Llama 3.3/ Qwen2.5等70B级别大模型坐一桌。
大语言模型（LLMs）在推理任务上展现出了令人瞩目的能力，但其推理思维方式的单一性一直是制约性能提升的关键瓶颈。目前的研究主要关注如何通过思维链（Chain-of-Thought）等方法来提升推理的质量，却忽视了一个重要维度——推理类型的多样性。
自从 Chatgpt 诞生以来，LLM（大语言模型）的参数量似乎就成为了各个公司的竞赛指标。GPT-1 参数量为 1.17 亿（1.17M），而它的第四代 GPT-4 参数量已经刷新到了 1.8 万亿（1800B）。
随着基础模型（如VLMs，例如Minimax、Qwen-V）和尖端图像生成技术（如Flux 1.1）的快速发展，我们正进入一个创造性可能性的新纪元。结合像T5这样的模型以增强对潜在空间中文本提示的理解，这些工具使得生产广告级别的关键视觉（KVs）成为可能，且具有显著的真实感。
尽管近期 Qwen2-VL 和 InternVL-2.0 的出现将开源多模态大模型的 SOTA 提升到了新高度，但巨大的计算开销限制了其在很多场景下的应用。
自从 OpenAI 发布展现出前所未有复杂推理能力的 o1 系列模型以来，全球掀起了一场 AI 能力 “复现” 竞赛。近日，上海交通大学 GAIR 研究团队在 o1 模型复现过程中取得新的突破，通过简单的知识蒸馏方法，团队成功使基础模型在数学推理能力上超越 o1-preview。
国产大模型，最近有点卷。
今天，我们很高兴开源“强大”、“多样”、“实用”的Qwen2.5-Coder全系列模型，致力于持续推动Open CodeLLMs的发展。
大模型的记忆限制被打破了，变相实现“无限长”上下文。最新成果，来自清华、厦大等联合提出的LLMxMapReduce长本文分帧处理技术。