SmolVLM是全球最小的视觉语言模型，能够处理多模态任务，包括图片描述、文档问答和基本视觉推理等。它具有256M参数，表现优异，适合在低资源设备上运行。

mm-cot是亚马逊开源的多模态链式思维（Multi-modal Chain of Thought）模型，旨在提升大语言模型在复杂任务中的表现。它支持多模态输入，包括文本和图像，并通过链式思维增强推理能力，特别针对复杂任务进行了优化的架构设计，方便研究人员和开发者进行二次开发。

初步探索复现o1类多模态大型语言模型，旨在通过结合视觉和文本数据，提升模型的推理和理解能力，推动人工智能在复杂任务中的应用

基于论文知识复现 Pi（Physical Intelligence）智能视觉行动模型的开源项目，主要功能是模拟人类如何通过视觉和语言理解来指导行动。

ChatChit AI是一个集智能对话、图像生成、语音转录、图像理解和媒体下载于一体的聊天助手，旨在提升WhatsApp的使用体验，帮助用户更高效地沟通和分享。

Chinese LLaVA是一个支持中英文双语的开源多模态模型，能够进行视觉与文本的结合对话，具备高效的理解能力和灵活的应用场景，适合商用开发。