高性能无锚框 YOLO 目标检测器,精度超过 YOLOv3~v5,支持 MegEngine、ONNX、TensorRT、ncnn 和 OpenVINO 多后端部署。
一个可随使用不断成长的 AI Agent 框架,支持接入 Claude、ChatGPT 等多种大模型,用于搭建和编排自主智能体。
面向人类友好的深度学习 API,用 Python 编写,可跑在 TensorFlow、JAX、PyTorch 上,帮开发者快速搭建和训练神经网络。
面向重度用户的大语言模型聊天前端,支持接入多种模型接口,提供角色卡、提示词管理和对话历史等进阶功能,适合深度定制 AI 角色扮演与对话体验。
开源的 AI 编码编排框架,用 YAML 定义可复现的工作流,让 AI 写代码从随机发挥变成确定、可重复的流程。
把 PyTorch、TensorFlow、JAX、NumPy 等框架的机器学习代码互相转换,省去为不同框架重写模型的麻烦。
在 PC 上运行 GameCube 和 Wii 游戏的模拟器,支持高清分辨率、宽屏等画质增强,让老主机游戏在新电脑上流畅游玩。
一套开箱即用的 2D/3D 人脸分析算法库,集成 ArcFace、RetinaFace 等模型,覆盖人脸检测、对齐、识别和年龄估计,支持 PyTorch、MXNet 等多后端。
开源本地 AI 推理引擎,无需 GPU 即可在任意硬件上跑 LLM、视觉、语音和图像生成模型,提供兼容 OpenAI 的 API。
云原生 API 网关,基于 LuaJIT 提供高性能路由、负载均衡和 Kubernetes Ingress,并支持 AI 网关场景,适合统一管理微服务与 AI 流量。
跨平台高性能推理与训练加速引擎,可直接加载 ONNX 模型,兼容 PyTorch、TensorFlow 等框架导出,解决模型在不同硬件上高效部署的问题。
高性能可观测性数据管道,用 Rust 编写,统一采集、转换并转发日志、指标和事件,替代多套采集代理。
跨平台渲染库,屏蔽 DirectX、OpenGL、Metal、Vulkan 等图形 API 差异,让你自带引擎或框架也能统一接入渲染。
用 C++ 写的图像处理与数据并行计算 DSL,把算法和调度分开描述,自动生成适配 CPU、GPU 等硬件的高性能代码。
多智能体框架,让多个大模型智能体通过角色扮演和对话自主协作,用于研究智能体规模化规律并构建协作式 AI 系统。
OpenTelemetry 的可观测性数据收集器,统一接收、处理和导出指标、日志、链路等遥测数据,帮你在不同后端之间解耦采集与上报。
一站式 WebUI,基于 Diffusers 和 PyTorch 统一完成 AI 图像与视频生成、打标和后期处理,省去在多个工具间切换的麻烦。
把深度学习模型编译到 CPU、GPU 及各类加速器上运行的开源编译器框架,通过统一中间表示和自动调优提升推理性能。
基于飞桨的目标检测工具库,覆盖检测、实例分割、多目标跟踪和实时多人关键点检测,提供从训练到部署的完整流程。
面向全模态模型的高效推理框架,支持图像、视频、音频生成与多模态模型服务,基于 PyTorch 提供统一的推理与部署能力。
基于 PyTorch Lightning 和 Hydra 的深度学习实验模板,帮你快速搭好规范的项目结构、配置管理和可复现的训练流程。
把数据库和 AI 模型直接打通的全栈框架,让你在 MongoDB 等数据源上直接做推理、训练和部署自定义 AI 应用与智能体。
用 ML、LLM 和视觉大模型从文档、表单、发票等非结构化数据里抽取结构化字段,并支持指令调用和智能体工作流。
这一版把 PiDeck 从「管 pi 会话」扩成「管多后端、多环境的日常工作台」:智能体记忆落地,WSL 发行版里的项目可以像本机一样添加与编辑;工程侧把主进程出网统一到 Chromium 网络栈,时间线与长列表完成虚拟化收口。 🚀 新功能 - 智能体记忆:pi 与 ACP 会话共用一份长期记忆 — 内置本地 MCP 服务器( memo
…的 SME2 检测与 SME2 / NEON 混合执行 LinearAttention 与 MoE 多后端优化 :提升 Qwen3.5 LinearAttention 在 Metal、Hexagon DSP、x86 与 RISC-V 上的执行效率,优化 MoE 专家计算 RISC-V / 进迭时空 K3 LLM 适配 :完善 RVV 与
…) 📌 版本概述 MNN 3.6.0 版本聚焦于 多模态 LLM 模型扩展与推理加速 、 GPU 多后端深度优化 以及 低比特量化与硬件适配增强 三大核心主题: 多模态 LLM 模型扩展与推理加速 :新增 Gemma4(文本/视觉/语音)、Qwen3.5、Hymt2 等模型支持;推出 dflash 推测解码;Omni 模型 Thinke
…坏了」(典型:系统 Python 升级后 venv 断链),并给出可直接复制的重装处方 - 报告每个多后端平台 当前在用哪条路 ( doctor --json 的 active backend ) - 一个渠道崩了不再拖垮整个体检 收纳 OpenCLI(桌面后端) agent-reach install --channels opencl
…5.0 版本发布说明 发布日期 : 2026年4月 📌 版本概述 MNN 3.5.0 版本聚焦于 多后端 LLM 推理能力扩展 、 高性能量化与采样优化 以及 端侧语音交互体验增强 三大核心主题: 多后端 LLM 推理 : Vulkan 后端新增 LLM 推理支持;摩尔线程 MUSA 后端全新接入;QNN 后端支持 Attention