公共资源速递

3 个公共数据集：

* TxT360-3efforts 多任务推理数据集

* GroundingME 复杂场景视觉指代评测数据集

* Open Schematics 电路原理图理解与生成数据集

5 个公共教程：

* vLLM+Open WebUI 部署 QwenLong-L1.5

* vLLM+Open WebUI 部署 IQuest-Coder-V1

* vLLM+Open WebUI 部署 granite-4.0-h-smal

* Qwen-Image-2512: 生成更逼真的肖像和自然景观

* Qwen-Image-Layered-Interface 图像图层分解系统教程

访问官网立即使用：openbayes.com

公共数据集

1. GroundingME 复杂场景视觉指代评测数据集

GroundingME是一个面向多模态大语言模型的视觉指代评测数据集，旨在系统评估模型在真实复杂场景中将自然语言准确映射到视觉目标的能力，尤其关注歧义指代、复杂空间关系、小目标、遮挡以及不可指代情形下的理解与安全表现。

* 在线使用：

https://go.openbayes.com/JLgzE

数据集示例

2. Open Schematics 电路原理图理解与生成数据集

Open Schematics 是一个面向电子硬件与电路设计的开源资产数据集，旨在为人工智能模型在电路原理图理解、组件识别与硬件设计辅助等任务上提供丰富、结构化的训练与评测资源。包含约 84,470 条电路原理图样本，从公开的硬件项目仓库中收集电路原理图，并提取其原始文件、可视化图像、元件清单以及结构化元数据。

* 在线使用：

https://go.openbayes.com/XAWhC

3. TxT360-3efforts 多任务推理数据集

TxT360-3efforts 是一个用于监督微调（SFT）的超大规模语言模型训练数据集，旨在通过聊天模板控制模型的三种推理强度。该数据集规模约为 1,000 万条样本、100 亿训练 token，覆盖数学、代码、通用对话、STEM 推理、指令遵循、工具调用、智能体轨迹、自我身份建模和安全对齐等九类任务，包含大量多轮对话及具备可验证约束的样本。

* 在线使用：

https://go.openbayes.com/b3uaI

公共教程

1. vLLM+Open WebUI 部署 IQuest-Coder-V1

IQuest-Coder-V1 是由 IQuestLab 于 2025 年 12 月发布的一个专注于代码生成、理解和优化的先进人工智能模型。采用「代码流多阶段训练」策略，学习静态代码片段，从代码演化过程中获取知识，显著提升了对真实开发场景的理解能力。模型支持分组查询注意力（GQA）机制，原生支持 128K 上下文长度，能高效处理长代码片段和复杂工程上下文。

* 在线运行：

https://go.openbayes.com/Tp1fN

项目示例

2. vLLM+Open WebUI 部署 QwenLong-L1.5

QwenLong-L1.5是长上下文推理与记忆管理模型系列模型。基于基础模型 Qwen3-30B-A3B-Thinking 进行系统化后训练得到，并以开源形式发布在 Hugging Face 等平台，其采用一系列后训练技巧，包括长上下文数据合成管线、面向长序列的稳定强化学习和记忆增强的超长上下文框架，在长上下文基准测试中表现更为优秀，同时，这些能力也迁移到了通用领域任务，包括数学推理、工具使用以及长对话一致性等。

* 在线运行：

https://go.openbayes.com/sbEtR

项目示例

3. vLLM+Open WebUI 部署 granite-4.0-h-smal

Granite-4.0-h-small 它基于 Granite-4.0-H-Small-Base 进行微调，并结合了开源指令数据集（采用宽松许可）和内部收集的合成数据集。该模型采用多种技术开发，并基于结构化的聊天格式，包括监督式微调、基于强化学习的模型对齐和模型合并。Granite 4.0 指令模型改进了指令跟踪 (IF) 和工具调用能力。

* 在线运行：

https://go.openbayes.com/xJL8j

项目示例

4. Qwen-Image-2512: 生成更逼真的肖像和自然景观

Qwen-Image-2512 主要面向高质量图像生成与复杂多模态内容表达场景。重点提升了生成图像的整体真实感与可用性。其中，人像生成的自然程度显著增强，人物面部结构、皮肤质感与光影关系更加接近真实摄影效果；自然场景中，模型能够生成更细腻的地貌纹理、植被细节以及动物毛发等高频信息；同时，模型在图像中文字的生成与排版能力上也有所改进，能够更稳定地呈现可读文本与较复杂的文字布局。

* 在线运行：

https://go.openbayes.com/GeVVk

项目示例

5. Qwen-Image-Layered-Interface 图像图层分解系统教程

Qwen-Image-Layered 专注于将复杂自然图像自动分解为多个语义一致、空间对齐的图像层（Layers）。该模型以单张输入图像为条件，通过多阶段扩散与结构建模机制，生成一组具有明确语义层次的可视化结果，适用于图像结构分析、分层编辑、内容理解与多模态应用等场景。

* 在线运行：

https://go.openbayes.com/Hsx8i

项目示例