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ModelScope在二月进行了重大更新，包括改进模型血缘关联，方便模型发现与溯源；API-Inference功能与模型页面深度集成，提供自适应代码示例；AIGC专区全面改版，更贴合用户习惯；专业生图功能迭代，提升创作体验；全新上线Langflow创空间，简化Agent和RAG应用创建；开源工具链也针对DeepSeek-R1系列模型进行了配套建设，方便开发者探索reasoning模型技术路线。此外，SDK与工具链也进行了多项更新，以提供更完整的支持和评测能力。
🌳模型血缘树系谱发布，让模型的发现更加直观，方便开发者从单模型入口进行拓展，实现更好的模型树溯源。
🎨AIGC模型页面整体改版，更贴近AIGC社区用户的使用习惯，专业生图功能新增差异种子、高分辨率支持、提示词反推等功能，并增强了FLUX和ADetailer的支持，提升创作体验和效率。
🧩全新上线Langflow创空间，通过简单的拖拉拽操作，就能轻松创建Agent应用和RAG应用，支持Playground体验及API调用。
⚙️开源SDK与工具链更新，针对Reasoning模型，SWIFT完成GRPO训练支持，EvalScope支持R1相关数据集评测，ModelScope开源了“modelscope/R1-Distill-Math-Test”数据集，方便模型reasoning能力评测。
2025-02-17 21:17 浙江
2025年2月，ModelScope更新了模型血缘树系谱、API-Inference功能，改版AIGC页面，上线Langflow创空间，并升级开源工具链。
本月上新
新春佳节的鞭炮声已经渐渐远去，在刚刚过去的一个月里，小鲸鱼给全球的开发者带来了一个不平凡的春节。DeepSeek-R1一系列开源模型的发布，给大家带来了惊喜和震动。所有人的热情，也给ModelScope社区带来了前所未见的巨大下载需求和流量，在这个月里，我们进行了数次紧急扩容和线上优化，尽量为大家提供更好的支持与服务。非常感谢大家的陪伴和理解，我们会持续进行平台优化和开源工具的建设，服务好整个开源社区。
二月复工时刻，ModelScope团队如期为大家带来最新的月度版本发布。本月的更新包括社区在模型血缘关联方面的改进，方便模型被更好的发现与关联。同时，魔搭的API-Inference也更全面的与模型页面做了产品化关联，并为开发者提供自适应的代码范例。同时，我们也在持续建设AIGC专区，进行全面改版，以更好地贴合AIGC社区用户的使用习惯。在专业生图，模型训练等方面，我们听取了来自社区开发者和贡献者的诸多建议，并上线了系列新的易用与专业的功能和能力。
在ModelScope与其他开源生态系统的集成方面，我们全新上线了Langflow创空间，通过简单的拖拉拽操作，就能轻松创建Agent应用和RAG应用。更完善的Playground体验及API调用也正在集成中。DeepSeek-R1系列模型和技术报告的发布，激发了社区对于reasoning类模型以及其技术路线的热情。ModelScope的开源工具链也进行了配套的建设，方便广大开发者在这方面进行更深入的探索。
感谢每一位开发者的支持和贡献，新的一年里，ModelScope愿与大家共同努力，推动开源技术和社区的持续向前。
· 站点更新
1. 模型血缘树系谱发布。让模型的发现更加直观，方便开发者从单模型入口进行拓展，实现更好的模型树溯源。
2. API-Inference：功能与ModelScope整体站点做了更好的集成，方便开发者定位支持API-Inference的模型以及迅速获取示例代码。支持模型的范围也在不断拓展，涵盖了包括LLM，多模态大模型，AIGC文生图等多个种类超过3000个模型。同时也第一时间支持了reasoning模型的特殊输出方式。
3. Paper板块支持作者列表与头部字段修正
4. AIGC的模型页面整体改版，更贴近AIGC社区用户的使用习惯
5. AIGC专业生图功能进行了诸多迭代，旨在提升用户的创作体验和效率：
基础参数区：新增差异种子功能，让用户能够探索更多样的图像结果。
分辨率与格式支持：支持通过预设滑轨调整生图尺寸，并提供更高分辨率（1080分辨率）的图像输出。
6. AIGC模型训练方面，我们针对FLUX底模，取消了触发词必填的要求，并允许使用数字和多种特殊字符。同时在训练数据的管理方面，导出功能支持了一键导出，能导出包含图片和打标信息（txt）的压缩包，更好地方便用户进行数据的管理和共享。
此外，训练LoRA模型时，可以按照FP8格式保存，节省存储空间并提高兼容性。
7. 全新上线 Langflow 创空间：
· 开源SDK与工具链更新
1. 针对Reasoning模型的链路支持。DeepSeek-R1系列模型和技术报告的发布，激发了社区对于reasoning模型以及其技术路线的热情。为方便广大开发者在这方面的探索，ModelScope的开源工具链开发了一系列配套能力：
SWIFT完成了对于GRPO训练的支持，并提供了sampler能力。
EvalScope支持R1相关数据集评测（AIME24，MATH-500等）。并在ModelScope上开源了“modelscope/R1-Distill-Math-Test” 数据集，方便模型的reasoning能力评测。
基于r1蒸馏reasoning数据，进行中，部分数据集已发布
创建r-chain项目，支持distill reasoning模型的完整链路 https://github.com/modelscope/r-chain，项目持续建设中。
2. ModelScope SDK 1.23发布：
3. SWIFT 3.1版本发布。支持通过sampler命令进行数据采样，对于Grounding任务提供了自定义数据格式重构，同时swift infer添加了输出推理速度和ACC/ROUGE/BLEU等指标的支持。此外对接了一系列reasoning相关的最新数据集。
4. EvalScope v0.10.0 以及 v0.11.0 版本发布。支持了评测报告可视化，包括单模型以及多模型对比，以及更多评测标准。
同时添加了DeepSeek-R1类模型数学推理能力，并支持通过batch 评估加速模型评测，以及对测试集配置prompt_template, system_prompt, metrics_list等参数。
5. DiffSynth完成了TeaCache对接，支持FLUX/HunyuanVideo的推理加速。
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