输入一个主题或关键词，就能自动完成文案生成、素材匹配、配音字幕和视频合成，一键产出高清短视频，省去手工剪辑的麻烦。
把 PDF、Office 文档等各类文件转成 Markdown 的 Python 工具，方便喂给 LLM 或做文档处理。
把网页转成适合大模型阅读的纯文本，类似 Firecrawl 和 Jina Reader，方便做 RAG、网页抓取和图片链接提取。
开源的 LLM 可观测性与评测平台，能追踪、调试和评估 RAG 与 Agent 应用，帮团队定位大模型链路中的问题。
开源手机智能体模型与框架，让 AI 直接操作手机界面完成点按、输入等任务，把「AI 手机」能力开放给所有人。
用自然语言描述需求，就能让多个 LLM 智能体扮演产品经理、架构师、工程师等角色协作，自动产出需求文档、设计稿和代码。
一个用 Rust 写的单文件 CLI 代理，在跑常见开发命令时把 LLM token 消耗砍掉 60-90%，帮编码 Agent 省成本。
开源多模态大模型家族，视觉语言能力接近 GPT-4o，支持图像分类、图文检索、语义分割和视频理解等任务。
基于多智能体模拟和知识图谱的群体智能预测引擎，可对舆情、金融走势等复杂社会系统做推演与预测。
开源的对话语音生成模型，能把文字转成自然流畅的日常对话语音，适合给聊天机器人和语音助手配音。
统一接入 375 家模型供应商、1400+ 模型的 MIT 协议 AI 网关，配额感知自动降级，并用压缩省下 15-95% token，兼容 Claude Code、Cursor 等编码工具。
输入一个主题，就能自动联网检索并生成带引用的长篇调研报告，省去人工查资料和整理成文的时间。
面向 Agent 与生成式 UI 的前端技术栈，支持 React、Angular、移动端和 Slack，让开发者快速把 AI 助手嵌入应用界面。
面向 Agent 应用的 Python 可观测性 SDK，支持对 Agent、LLM 和工具调用做追踪、调试与评测，自带可自托管面板，用时间线和执行图看清多智能体系统的运行过程。
在任意网址前加上 https://r.jina.ai/ 前缀，就能把网页转成适合大模型读取的干净文本，省去自己写爬虫和清洗正文的麻烦。
开源 LLM 应用编排框架，用模块化管道和智能体工作流显式控制检索、路由、记忆与生成，适合搭建 RAG、语义搜索和多模态对话系统。
在终端里直接调用 GPT、Llama、Ollama 等大模型，用自然语言生成并执行 shell 命令，省去查手册和拼参数的时间。
把 IDE 直接接进终端的编码智能体，支持 Claude、OpenAI 等多模型和 MCP，让命令行里也能完成读写代码、调用工具的完整开发流程。
一个高性能 AI 网关，用统一 API 把请求路由到 1600+ 大模型，并内置 50+ 安全护栏，省去多模型接入和内容风控的重复开发。
把训练好的模型快速封装成推理 API 和任务队列，支持 LLM 应用与多模型流水线，省去自己搭服务框架的麻烦。
一套纯 Markdown 的轻量技能包，让 Claude Code、Codex 等 LLM 智能体在无人值守时自主完成机器学习研究：跨模型评审、想法发现与实验自动化。
为 AI Agent 提供安全隔离的云端沙箱环境，内置真实工具和代码解释器，让 Agent 能安全执行代码、操作文件而不影响宿主系统。
低代码训练框架，用声明式配置就能构建和微调自定义 LLM、神经网络及其他 AI 模型，省去手写大量训练代码。
提供文本嵌入与重排模型，用于语义检索和 RAG 场景，把文档和查询转成向量并做相关性排序。
给 LLM 加一层语义缓存，相似问题直接命中缓存结果，省下重复调用 API 的钱和时间，已集成 LangChain 和 llama_index。
基于 Ray 的高性能 RLHF 训练框架，支持 PPO、DAPO、REINFORCE++ 等算法与 vLLM 推理加速，可扩展地完成大模型和视觉语言模型的对齐后训练。
开源语音识别工具包，覆盖训练、推理、流式 ASR、VAD、标点恢复和说话人分离全流程，并提供 OpenAI 兼容与 MCP 服务接口。
让 Claude Code、Codex、Cursor 等编码 Agent 直接操控你已登录的真实 Chrome，一句话完成配置，省去重新登录和环境搭建的麻烦。
聊天回复前的决策助手：读取聊天内容判断对方意图和风险，一键生成草稿供你确认后发送，支持 Android、Windows、macOS、iOS。
开源计算机使用智能体，能像人一样操作图形界面完成桌面任务，靠多模态大模型、规划与记忆实现自动化操作。
面向长周期智能体的增量数据索引引擎，用 Rust 实现，支持变更数据捕获和 ETL，让代码库与数据源持续保持可查询的最新状态。
开源的 ML 与 LLM 可观测性框架，用 100+ 指标评估、测试并监控表格数据到生成式 AI 的数据管道与模型表现。
面向 AI/ML 工作流的 Python 编排框架，用装饰器写 DAG，支持本地到 Kubernetes、多云部署，并带实验追踪和成本优化。
全栈 MCP 开发框架，用来给 ChatGPT、Claude 做 MCP 应用，也能给 AI Agent 搭 MCP 服务端，省去自己拼协议和客户端。
给 Claude Code、Cursor、Codex 等编码代理统一配置持久记忆、技能库、MCP 服务器和人格设定，避免被单一代理锁定。
字节跳动开源的文档图像解析模型，用异构锚点提示把 PDF 和图片里的版面、文字、表格一次性解析成结构化内容，适合喂给 RAG 或做文档分析。
MiniCPM-V 是面壁智能开源的多模态视觉语言模型，能在手机、PC 等本地设备上完成看图、听音和对话交互，无需依赖云端。
基于 Kotlin 的 Android 语音输入法，把 LLM 和 ASR 结合起来，说话就能转文字并智能润色，支持豆包、Whisper、Qwen-ASR 等后端。
用开源大模型驱动 AI 操作电脑桌面，配合 E2B 桌面沙箱安全执行点击、输入等操作，可替代 Claude 的闭源 computer-use 方案。