魔搭社区模型速递（3.16-3.22）

2025-03-23 21:25 北京

模型上新1177、数据集上新216、应用上新416、文章发布11篇

🙋魔搭ModelScope本期社区进展：

📟1177个模型：MiniMax-VL-01、Step-Video-T2V、Skywork-R1V-38B、Hunyuan3D-2mv等；

📁216个数据集：OpenManus-RL、ArabicMMLU、TimeTravel等；

🎨416个创新应用：Qwen2.5-Omni-Demo、MiniMax-VL-01、AI故事随心绘-AnyStory等；

📄 11篇内容：

不写一行代码，用MCP+魔搭API-Inference 搭建一个本地数据助手! 附所有工具和清单

阶跃星辰开源Step-Video-TI2V 图生视频模型介绍

RWKV-7革新序列建模，Impossible Videos探索超现实，Creation-

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精选模型

MiniMax-VL-01

MiniMax团队推出MiniMax-VL-01模型，采用创新的线性注意力架构，使得模型能够在100万个token长度的上下文窗口上进行预训练；而在推理时，实现了高效处理全球最长400万token的上下文，是目前最长上下文窗口的20倍。

模型地址：

https://modelscope.cn/models/MiniMax/MiniMax-VL-01

示例代码：

使用MS-Swift对MiniMax-01模型推理

环境准备：

pip install optimum-quantopip install git+https://github.com/modelscope/ms-swift.git

使用swift对MiniMax-Text-01进行推理：

from swift.llm import PtEngine, RequestConfig, InferRequestfrom transformers import QuantoConfigmodel = 'MiniMax/MiniMax-Text-01'# 加载推理引擎quantization_config = QuantoConfig(weights='int8')engine = PtEngine(model, max_batch_size=2, quantization_config=quantization_config)request_config = RequestConfig(max_tokens=512, temperature=0)# 这里使用了2个infer_request来展示batch推理infer_requests = [    InferRequest(messages=[        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant created by MiniMax based on MiniMax-Text-01 model."},        {'role': 'user', 'content': 'who are you?'}]),    InferRequest(messages=[        {'role': 'user', 'content': '浙江的省会在哪？'},        {'role': 'assistant', 'content': '浙江省的省会是杭州。'},        {'role': 'user', 'content': '这里有什么好玩的地方'}]),]resp_list = engine.infer(infer_requests, request_config)query0 = infer_requests[0].messages[0]['content']print(f'response0: {resp_list[0].choices[0].message.content}')print(f'response1: {resp_list[1].choices[0].message.content}')

使用swift对MiniMax-VL-01进行推理：

from swift.llm import PtEngine, RequestConfig, InferRequestfrom transformers import QuantoConfigmodel = 'MiniMax/MiniMax-VL-01'# 加载推理引擎quantization_config = QuantoConfig(weights='int8')engine = PtEngine(model, max_batch_size=2, quantization_config=quantization_config)request_config = RequestConfig(max_tokens=512, temperature=0, stream=True)query = '<image><image>两张图的区别是什么？'infer_requests = [    InferRequest(messages=[{'role': 'user', 'content': query}],                 images=['http://modelscope-open.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/images/cat.png','http://modelscope-open.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/images/animal.png']),]# 流式推理gen_list = engine.infer(infer_requests, request_config)print(f'query: {query}\nresponse: ', end='')for resp in gen_list[0]:if resp is None:continue    print(resp.choices[0].delta.content, end='', flush=True)print()

更多部署实战详见：

MiniMax开源超长文本处理神器，魔搭社区助力开发者推理部署

Step-Video-T2V

阶跃星辰开源图生视频模型Step-Video-TI2V，基于 30B 参数Step-Video-T2V训练的图生视频模型，支持生成 102 帧、5 秒、540P 分辨率的视频，具备运动幅度可控和镜头运动可控两大核心特点，能平衡视频动态性与稳定性，且天生具备特效生成能力，在动漫类任务上效果尤佳，支持多尺寸生成，满足不同创作需求。

模型链接：

https://modelscope.cn/models/stepfun-ai/stepvideo-t2v

示例代码：

1、下载模型权重

#从modelscop下载stepvideo-ti2v模型from modelscope import snapshot_download# local_dir 指定下载路径model_dir = snapshot_download('stepfun-ai/stepvideo-ti2v',local_dir='models/stepvideo/stepvideo-ti2v')

2、从github中下载推理代码，安装所需环境

git clone https://github.com/stepfun-ai/Step-Video-TI2V.gitconda create -n stepvideo python=3.10conda activate stepvideocd StepFun-StepVideopip install -e .

3、在推理的时候对文本编码器、VAE解码和DiT采用了解耦策，先在本地启动一个api服务，在一个单独的GPU上加载文本编码器和VAE解码器，默认会使用机器上编号最后一个GPU。启动之后得到一个url，后续的文本编码和VAE解码会发到这个url 进行处理

# model_dir 是上面模型下载的路径python api/call_remote_server.py --model_dir models/stepvideo/stepvideo-ti2v &

4、采用多卡并行生成视频，在一个sh脚本定义参数和运行命令，通过运行sh脚本进行视频生成。

parallel=4  # 使用多少张卡进行推理url='127.0.0.1' # 上面启动编码器和VAE解码器服务的url，默认是‘127.0.0.1’model_dir=models/stepvideo/stepvideo-ti2v # 模型路径
torchrun --nproc_per_node $parallel run_parallel.py \    --model_dir $model_dir \    --vae_url $url \    --caption_url $url  \    --ulysses_degree  $parallel \    --prompt "女孩头发在飘荡" \  # 生成视频的 prompt    --first_image_path ./assets/girl.jpg \ # 参考图片的路径    --infer_steps 50 \    --save_path ./results \  # 保存视频路径    --cfg_scale 9.0 \    --motion_score 5.0 \    --time_shift 12.573