2025年最佳的 919 個AI模型工具

MuseSteamer AI 是一款突破性的多媒體智能引擎，可將概念和視覺轉化為高級內容。該平臺通過創新的計算創意實現了 89.38% 的 VBench 性能指標，將您的想法轉變為優質內容。

該平臺是一個專注於AI預訓練模型的資源平臺，整合了大量不同類型、規模和應用場景的預訓練模型。其重要性在於為AI開發者和研究人員提供了便捷的模型獲取渠道，降低了模型開發的門檻。主要優點包括模型分類細緻、多維度篩選功能強大、信息展示詳細且提供智能推薦。產品背景是隨著AI技術的發展，對預訓練模型的需求日益增長，平臺應運而生。平臺主要定位為AI模型資源平臺，部分模型免費商用，部分可能需要付費，具體價格因模型而異。

DMind-1 和 DMind-1-mini 是針對 Web3 任務的領域專用大型語言模型，提供比其他通用模型更高的領域準確性、指令跟隨能力及專業理解。DMind-1 經過專家策劃的 Web3 數據微調，並通過強化學習與人類反饋對齊，適合複雜指令和多輪對話，適用於區塊鏈、DeFi 和智能合約等領域。DMind-1-mini 作為更輕量的版本，旨在滿足即時和資源高效的應用場景，特別適合代理部署和鏈上工具。產品定價及具體信息需進一步確認。

FastVLM 是一種高效的視覺編碼模型，專為視覺語言模型設計。它通過創新的 FastViTHD 混合視覺編碼器，減少了高分辨率圖像的編碼時間和輸出的 token 數量，使得模型在速度和精度上表現出色。FastVLM 的主要定位是為開發者提供強大的視覺語言處理能力，適用於各種應用場景，尤其在需要快速響應的移動設備上表現優異。

ZeroSearch 是一種新穎的強化學習框架，旨在激勵大型語言模型（LLMs）的搜索能力，而無需與實際搜索引擎進行交互。通過監督微調，ZeroSearch 轉變 LLM 為能夠生成相關和無關文檔的檢索模塊，並引入課程推出機制來逐步激發模型的推理能力。該技術的主要優點在於其性能優於基於真實搜索引擎的模型，同時產生的 API 成本為零。它適用於各種規模的 LLM，並支持不同的強化學習算法，適合需要高效檢索能力的研究和開發團隊。

NoteLLM 是一款專注於用戶生成內容的可檢索大型語言模型，旨在提升推薦系統的性能。通過將主題生成與嵌入生成相結合，NoteLLM 提高了對筆記內容的理解與處理能力。該模型採用了端到端的微調策略，適用於多模態輸入，增強了在多樣化內容領域的應用潛力。其重要性在於能夠有效提升筆記推薦的準確性和用戶體驗，特別適用於小紅書等 UGC 平臺。

DeepSeek-Prover-V2-671B 是一個先進的人工智能模型，旨在提供強大的推理能力。它基於最新的技術，適用於多種應用場景。該模型是開源的，旨在促進人工智能技術的民主化與普及，降低技術壁壘，使更多開發者和研究者能夠利用 AI 技術進行創新。通過使用該模型，用戶可以提升他們的工作效率，推動各類項目的進展。

Xiaomi MiMo是小米公司開源的首個推理大模型，專為推理任務設計，具備卓越的數學推理和代碼生成能力。該模型在數學推理（AIME 24-25）和代碼競賽（LiveCodeBench v5）公開測評集上表現出色，僅用7B的參數規模就超越了OpenAI的o1-mini和阿里Qwen的QwQ-32B-Preview等更大規模的模型。MiMo通過預訓練和後訓練階段的多層面創新，包括數據挖掘、訓練策略和強化學習算法等，顯著提升了推理能力。該模型的開源為研究人員和開發者提供了強大的工具，推動了人工智能在推理領域的進一步發展。

Dump.ai是一個專家將專業知識轉化為AI代理並賺取收入的市場。它使專家能夠構建、自動化和賺取AI代理。

UNI AI是一個旨在提供10倍增長和創造力的人工智能引擎。它通過AI技術幫助用戶實現業務和創造目標，為用戶提供早期訪問和獎勵機會。

EmaFusion™是一個創新的 AI 模型，整合了 100 多個基礎模型和專用模型，以提供最高的準確性和最低的成本與延遲。該產品為企業量身定製，確保安全、有效和可擴展的 AI 應用，具有內置的容錯機制和定製控制。EmaFusion™旨在提升 AI 應用的效率，適合各種業務需求。

Liquid 是一個自迴歸生成模型，通過將圖像分解為離散代碼並與文本標記共享特徵空間，促進視覺理解和文本生成的無縫集成。此模型的主要優點在於無需外部預訓練的視覺嵌入，減少了對資源的依賴，同時通過規模法則發現了理解與生成任務之間的相互促進效應。

GPT-4.1 是一系列新模型，提供了顯著的性能提升，特別是在編碼、指令跟隨和處理長文本上下文方面。它的上下文窗口擴大到 100 萬標記，並且在真實世界的應用中表現出色，適合開發者創建更高效的應用程序。此模型的價格相對較低，且具有快速響應能力，使其在開發和執行復雜任務時更加高效。

GLM-4-32B 是一個高性能的生成語言模型，旨在處理多種自然語言任務。它通過深度學習技術訓練而成，能夠生成連貫的文本和回答複雜問題。該模型適用於學術研究、商業應用和開發者，價格合理，定位精準，是自然語言處理領域的領先產品。

InternVL3是由OpenGVLab開源發佈的多模態大型語言模型（MLLM），具備卓越的多模態感知和推理能力。該模型系列包含從1B到78B共7個尺寸，能夠同時處理文字、圖片、視頻等多種信息，展現出卓越的整體性能。InternVL3在工業圖像分析、3D視覺感知等領域表現出色，其整體文本性能甚至優於Qwen2.5系列。該模型的開源為多模態應用開發提供了強大的支持，有助於推動多模態技術在更多領域的應用。

Skywork-OR1是由崑崙萬維天工團隊開發的高性能數學代碼推理模型。該模型系列在同等參數規模下實現了業界領先的推理性能，突破了大模型在邏輯理解與複雜任務求解方面的能力瓶頸。Skywork-OR1系列包括Skywork-OR1-Math-7B、Skywork-OR1-7B-Preview和Skywork-OR1-32B-Preview三款模型，分別聚焦數學推理、通用推理和高性能推理任務。此次開源不僅涵蓋模型權重，還全面開放了訓練數據集和完整訓練代碼，所有資源均已上傳至GitHub和Huggingface平臺，為AI社區提供了完全可復現的實踐參考。這種全方位的開源策略有助於推動整個AI社區在推理能力研究上的共同進步。

Kimi-VL 是一個先進的混合專家視覺語言模型，專為多模態推理、長上下文理解及強大代理能力而設計。該模型在多個複雜領域表現出色，具有 2.8B 參數的高效性，同時具備出色的數學推理和圖像理解能力。Kimi-VL 以其優化的計算性能和處理長輸入的能力，標誌著多模態模型的新標準。

Dream 7B 是由香港大學 NLP 組和華為諾亞方舟實驗室聯合推出的最新擴散大語言模型。它在文本生成領域展現了優異的性能，特別是在複雜推理、長期規劃和上下文連貫性等方面。該模型採用了先進的訓練方法，具有強大的計劃能力和靈活的推理能力，為各類 AI 應用提供了更為強大的支持。

Llama-3.1-Nemotron-Ultra-253B-v1 是一個基於 Llama-3.1-405B-Instruct 的大型語言模型，經過多階段的後訓練以提升推理和聊天能力。該模型支持高達 128K 的上下文長度，具備較好的準確性和效率平衡，適用於商業用途，旨在為開發者提供強大的 AI 助手功能。

Step-R1-V-Mini是階躍星辰推出的全新多模態推理模型，支持圖文輸入和文字輸出，具備良好的指令遵循和通用能力。該模型在多模態協同場景下的推理表現上進行了技術優化，採用了多模態聯合強化學習和充分利用多模態合成數據的訓練方法，有效提升了模型在圖像空間的複雜鏈路處理能力。Step-R1-V-Mini在多個公開榜單中表現亮眼，特別是在MathVision視覺推理榜單上位列國內第一，展現了其在視覺推理、數學邏輯和代碼等方面的優異表現。該模型已正式上線階躍AI網頁端，並在階躍星辰開放平臺提供API接口，供開發者和研究人員體驗和使用。

HiDream-I1 是一款新型的開源圖像生成基礎模型，擁有 170 億個參數，能夠在幾秒內生成高質量圖像。該模型適用於研究和開發，並在多個評測中表現優異，具有高效性和靈活性，適合用於各種創意設計和生成任務。

EasyControl 是一個為 Diffusion Transformer（擴散變換器）提供高效靈活控制的框架，旨在解決當前 DiT 生態系統中存在的效率瓶頸和模型適應性不足等問題。其主要優點包括：支持多種條件組合、提高生成靈活性和推理效率。該產品是基於最新研究成果開發的，適合在圖像生成、風格轉換等領域使用。

QVQ-Max 是 Qwen 團隊推出的視覺推理模型，能夠理解和分析圖像及視頻內容，提供解決方案。它不僅限於文本輸入，更能夠處理複雜的視覺信息。適合需要多模態信息處理的用戶，如教育、工作和生活場景。該產品是基於深度學習和計算機視覺技術開發，適用於學生、職場人士和創意工作者。此版本為首發，後續將持續優化。

Qwen2.5-Omni 是阿里雲通義千問團隊推出的新一代端到端多模態旗艦模型。該模型專為全方位多模態感知設計，能夠無縫處理文本、圖像、音頻和視頻等多種輸入形式，並通過即時流式響應同時生成文本與自然語音合成輸出。其創新的 Thinker-Talker 架構和 TMRoPE 位置編碼技術，使其在多模態任務中表現出色，特別是在音頻、視頻和圖像理解方面。該模型在多個基準測試中超越了類似規模的單模態模型，展現了強大的性能和廣泛的應用潛力。目前，Qwen2.5-Omni 已在 Hugging Face、ModelScope、DashScope 和 GitHub 上開源開放，為開發者提供了豐富的使用場景和開發支持。

Gemini 2.5 是谷歌推出的最先進的 AI 模型，具備高效的推理能力和編碼性能，能夠處理複雜問題，並在多項基準測試中表現出色。該模型引入了新的思維能力，結合增強的基礎模型和後期訓練，支持更復雜的任務，旨在為開發者和企業提供強大的支持。Gemini 2.5 Pro 可在 Google AI Studio 和 Gemini 應用中使用，適合需要高級推理和編碼能力的用戶。

DeepSeek-V3-0324 是一個先進的文本生成模型，具有 685 億參數，採用 BF16 和 F32 張量類型，能夠支持高效的推理和文本生成。該模型的主要優點在於其強大的生成能力和開放源碼的特性，使其可以被廣泛應用於多種自然語言處理任務。該模型的定位是為開發者和研究人員提供一個強大的工具，幫助他們在文本生成領域取得突破。

混元T1 是騰訊推出的超大規模推理模型，基於強化學習技術，通過大量後訓練顯著提升推理能力。它在長文處理和上下文捕捉上表現突出，同時優化了計算資源的消耗，具備高效的推理能力。適用於各類推理任務，尤其在數學、邏輯推理等領域表現優異。該產品以深度學習為基礎，結合實際反饋不斷優化，適合科研、教育等多個領域的應用。

Reka Flash 3 是一款從零開始訓練的 21 億參數的通用推理模型，利用合成和公共數據集進行監督微調，結合基於模型和基於規則的獎勵進行強化學習。該模型在低延遲和設備端部署應用中表現優異，具有較強的研究能力。它目前是同類開源模型中的最佳選擇，適合於各種自然語言處理任務和應用場景。

MC-Bench 是一個在線平臺，旨在通過 Minecraft 遊戲環境評估和比較不同 AI 生成的建築。它允許用戶投票並參與到 AI 評估中，促進 AI 技術的發展。該平臺的主要優勢在於其趣味性和互動性，為用戶提供了一個簡單而有趣的方式來了解 AI 的能力。

EXAONE Deep 是 LG AI Research 推出的先進推理 AI 模型，標誌著韓國在全球 AI 市場中的競爭力。它具備 32 億參數，表現卓越，尤其在數學和科學問題解決方面展現出色。該模型的發佈使得 LG 在 AI 領域邁入了自主決策的時代，其開源特性使得更多開發者能夠利用這一技術進行研究與開發。EXAONE Deep 的輕量級和在設備上的模型設計使得其適用於多個行業，包括教育、科學研究、編程等。