模型与多模态
- 更强悍的模型优化:重点优化 KV Cache 缓存命中率,提升长上下文与高频任务场景下的响应效率。
- 最新模型接入:文生语音能力与地表最强 Image2 无缝接入,进一步扩展多模态创作与交互边界。
- 优化自定义模型:支持多模态配置,让自定义模型接入、管理与调用更加灵活。
我们相信,通用人工智能的第一次真正落地,不在聊天框里,
而在人类把想法变成系统的这条路上
创作、知识、办公、开发——打开 Crow5,不用再切换应用
从自然语言到可运行软件——Crow5 自动规划、协同推理、落地到代码
不同角色的智能体分工合作、并行推理,Crow5 汇总结论、输出分工,并推进到下一步
不止看当前文件,Crow5 会索引、理解并记住整个工程的关系网
覆盖开发、测试、咨询、工作流、垂直行业、自定义——团队也可自建私有技能
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用户可自由切换与混合调度;本地私有模型与云端模型在同一平面运行
本次版本重点优化 KV Cache 缓存命中率,接入最新文生语音与 Image2 能力,开放 Memory Bank 部分功能,并完成 Windows 与 Mac 同步热更新发布准备。
围绕更强模型表现、可视化本地永久记忆、多 Agent 协同与 VibeCoding 体验继续演进,同时优化自定义模型、多模态配置、会话交互与跨平台热更新链路。
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