GitLab

在生成首个音频片段时大幅提升响应速度，解决实时语音关键瓶颈，整体推理速度相比同规模模型提升3–5倍。

Qwen3嵌入模型系列是Qwen3家族最新的专有模型，专门为文本嵌入和排序任务而设计。

专为边缘设备和边缘计算场景而设计，支持高达128，000个 token 的上下文长度。

TGI inference framework for LLM

参数量仅为DeepSeek-R1的1/3，成本大幅下降，性能全面超越R1、OpenAI-o1等全球顶尖模型，将快思考与慢思考集成进同一个模型。

使用ONNXRuntime推理框架对语音识别模型WeNet进行推理。

Step-Video-TI2V 是一款基于文本驱动的图像到视频生成模型，拥有30B参数，能够根据文本和图像输入生成最长102帧的视频。

Step1X-Edit作为一种新的通用图像编辑算法，通过结合强大的多模态大语言模型和基于扩散的图像解码器，显著提高了图像编辑的性能。