产品库

百川智能开发的专为医疗场景优化的开源大语言模型，具备卓越的通用能力和医疗领域性能。

Baichuan-M1-14B 是由百川智能开发的开源大语言模型，专为医疗场景优化。它基于20万亿token的高质量医疗与通用数据训练，覆盖20多个医疗科室，具备强大的上下文理解和长序列任务表现能力。该模型在医疗领域表现出色，同时在通用任务中也达到了同尺寸模型的效果。其创新的模型结构和训练方法使其在医疗推理、病症判断等复杂任务中表现出色，为医疗领域的人工智能应用提供了强大的支持。

模型评测平台

FlagEval是一个模型评测平台，专注于大语言模型和多模态模型的评测。它提供了一个公正、透明的环境，让不同的模型在同一标准下进行比较，帮助研究者和开发者了解模型性能，推动人工智能技术的发展。该平台涵盖了对话模型、视觉语言模型等多种模型类型，支持开源和闭源模型的评测，并提供专项评测如K12学科测验和金融量化交易评测。

科学文献综合检索增强型语言模型

Ai2 OpenScholar是由艾伦人工智能研究所与华盛顿大学合作开发的检索增强型语言模型，旨在帮助科学家通过检索相关文献并基于这些文献生成回答来有效导航和综合科学文献。该模型在多个科学领域中表现出色，特别是在引用准确性和事实性方面。它代表了人工智能在科学研究中应用的重要进步，能够加速科学发现并提高研究效率。

先进的指令遵循模型，提供开源数据和代码。

Llama-3.1-Tulu-3-8B是Tülu3指令遵循模型家族的一部分，专为多样化任务设计，包括聊天、数学问题解答、GSM8K和IFEval等。这个模型家族以其卓越的性能和完全开源的数据、代码以及现代后训练技术的全面指南而著称。模型主要使用英文，并且是基于allenai/Llama-3.1-Tulu-3-8B-DPO模型微调而来。

业界领先的开源大型混合专家模型

Tencent-Hunyuan-Large（混元大模型）是由腾讯推出的业界领先的开源大型混合专家（MoE）模型，拥有3890亿总参数和520亿激活参数。该模型在自然语言处理、计算机视觉和科学任务等领域取得了显著进展，特别是在处理长上下文输入和提升长上下文任务处理能力方面表现出色。混元大模型的开源，旨在激发更多研究者的创新灵感，共同推动AI技术的进步和应用。

一个用于与ChatGPT模型交互的提示集合

Awesome ChatGPT Prompts是一个开源仓库，收集了用于与ChatGPT模型交互的提示示例。这个仓库鼓励用户添加自己的提示，并使用ChatGPT生成新的提示。

RWKV v6 Finch 14B，开源大模型，高效处理长文本。

RWKV v6 Finch 14B是RWKV架构的第六个版本，也是该系列中最大的模型。它通过引入数据依赖性到token shift和time-mixing中，提高了处理长文本时的效率。Finch 14B模型在处理提示时，能够更好地管理其长期记忆，从而提供更广泛的应用范围。该模型是开源的，由Linux Foundation认可，并且接受社区的GPU集群时间捐赠以支持训练。

一个完全开源的大型语言模型，提供先进的自然语言处理能力。

MAP-NEO是一个完全开源的大型语言模型，它包括预训练数据、数据处理管道（Matrix）、预训练脚本和对齐代码。该模型从零开始训练，使用了4.5T的英文和中文token，展现出与LLaMA2 7B相当的性能。MAP-NEO在推理、数学和编码等具有挑战性的任务中表现出色，超越了同等规模的模型。为了研究目的，我们致力于实现LLM训练过程的完全透明度，因此我们全面发布了MAP-NEO，包括最终和中间检查点、自训练的分词器、预训练语料库以及高效稳定的优化预训练代码库。

结合文本提取、网络分析和大型语言模型提示与总结的端到端系统

GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型（LLM）的提示和总结，来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源，是微软研究项目的一部分，旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。

Qwen1.5系列首个千亿参数开源模型，多语言支持，高效Transformer解码器架构。

Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型，拥有1100亿参数，支持多语言，采用高效的Transformer解码器架构，并包含分组查询注意力（GQA），在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美，在Chat评估中表现出色，包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力，并且预示着未来通过扩展数据和模型规模，可以获得更大的性能提升。

高效的企业级人工智能模型，低成本实现高质量定制模型。

Snowflake Arctic 是一款专为企业级人工智能任务设计的大规模语言模型（LLM），它在 SQL 生成、编码以及指令遵循等基准测试中表现出色，即使与计算预算更高的开源模型相比也毫不逊色。Arctic 通过其高效的训练和推理，为 Snowflake 客户以及广大 AI 社区提供了一种成本效益极高的定制模型创建方式。此外，Arctic 采用 Apache 2.0 许可，提供无门槛的权重和代码访问，并通过开源数据配方和研究洞察，进一步推动了社区的开放性和成本效益。

先进的开源多模态模型

Yi-VL-34B是 Yi Visual Language（Yi-VL）模型的开源版本，是一种多模态模型，能够理解和识别图像，并进行关于图像的多轮对话。Yi-VL 在最新的基准测试中表现出色，在 MMM 和 CMMMU 两个基准测试中均排名第一。

扩展大语言模型的上下文窗口

LLM Maybe LongLM是一个面向开发者和研究人员的人工智能平台，提供各种模型、数据集和解决方案。其中，LLM Maybe LongLM是针对大语言模型长上下文处理的研究成果，通过自我扩展实现了对长上下文的处理能力。该方法无需训练，只需对原始模型进行少量代码修改即可扩展上下文窗口，为处理长文本提供了有效的解决方案。

FilmAgent是一个基于LLM的多智能体协作框架，用于虚拟3D空间中的端到端电影自动化制作。

FilmAgent是一种创新的电影制作技术，通过模拟导演、编剧、演员和摄影师等关键角色，利用多智能体协作实现虚拟3D空间中的电影自动化制作。该技术的主要优点在于能够减少人工干预，提高制作效率，同时降低错误率。FilmAgent在电影制作领域的应用，为创作者提供了一个高效、低成本的解决方案，尤其适合资源有限的小型制作团队。虽然目前没有明确的价格信息，但其开源的特性使其具有广泛的适用性和推广价值。

UPDF AI 助力用户对 PDF 文档进行总结、翻译、解释、重写、构思，提升阅读效率。

UPDF AI 是一款基于人工智能技术的 PDF 智能处理工具。它通过与 PDF 文档的交互，帮助用户快速提取和分析文档中的关键信息，从而提高阅读和学习效率。该产品利用先进的自然语言处理技术，能够精准地对文档内容进行总结、翻译、解释等操作。其主要优点包括高效的信息提取能力、精准的语言处理能力以及便捷的用户交互体验。UPDF AI 面向需要处理大量 PDF 文档的用户，无论是学生、研究人员还是专业人士，都能从中受益。目前，该产品的具体价格和定位尚未明确，但其强大的功能和高效的表现使其在市场上具有较高的竞争力。

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 是一款高效推理的开源语言模型，适用于多种自然语言处理任务。

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 是由 DeepSeek 团队开发的开源语言模型，基于 Qwen2.5 系列进行蒸馏优化。该模型通过大规模强化学习和数据蒸馏技术，显著提升了推理能力和性能，同时保持了较小的模型体积。它在多项基准测试中表现出色，尤其在数学、代码生成和推理任务中具有显著优势。该模型支持商业使用，并允许用户进行修改和衍生作品开发，适合研究机构和企业用于开发高性能的自然语言处理应用。

WebWalker是一个用于评估大型语言模型在网页遍历能力上的基准测试框架。

WebWalker是一个由阿里巴巴集团通义实验室开发的多智能体框架，用于评估大型语言模型（LLMs）在网页遍历任务中的表现。该框架通过模拟人类浏览网页的方式，通过探索和评估范式来系统地提取高质量数据。WebWalker的主要优点在于其创新的网页遍历能力，能够深入挖掘多层级信息，弥补了传统搜索引擎在处理复杂问题时的不足。该技术对于提升语言模型在开放域问答中的表现具有重要意义，尤其是在需要多步骤信息检索的场景中。WebWalker的开发旨在推动语言模型在信息检索领域的应用和发展。

PaSa 是一个由大语言模型驱动的先进学术论文搜索代理，能够自主决策并获取准确结果。

PaSa 是由字节跳动开发的一种先进学术论文搜索代理，基于大语言模型（LLM）技术，能够自主调用搜索工具、阅读论文并筛选相关参考文献，以获取复杂学术查询的全面准确结果。该技术通过强化学习优化，使用合成数据集 AutoScholarQuery 进行训练，并在真实世界查询数据集 RealScholarQuery 上表现出色，显著优于传统搜索引擎和基于 GPT 的方法。PaSa 的主要优势在于其高召回率和精准率，能够为研究人员提供更高效的学术搜索体验。

DeepSeek-R1 是一款高性能推理模型，支持多种语言和任务，适用于研究和商业应用。

DeepSeek-R1 是 DeepSeek 团队推出的第一代推理模型，通过大规模强化学习训练，无需监督微调即可展现出卓越的推理能力。该模型在数学、代码和推理任务上表现优异，与 OpenAI-o1 模型相当。DeepSeek-R1 还提供了多种蒸馏模型，适用于不同规模和性能需求的场景。其开源特性为研究社区提供了强大的工具，支持商业使用和二次开发。

一个实时适应未见任务的自适应大型语言模型框架。

SakanaAI/self-adaptive-llms是一个名为Transformer²的自适应框架，旨在解决传统微调方法计算密集且处理多样化任务能力静态的挑战。该框架能够在推理过程中通过两步机制实时调整大型语言模型（LLMs）以适应未见任务：首先，调度系统识别任务属性；然后，使用强化学习训练的任务特定'专家'向量被动态混合，以获得针对输入提示的目标行为。主要优点包括实时任务适应性、计算效率和灵活性。该项目由SakanaAI团队开发，目前在GitHub上开源，拥有195颗星和12次分叉。

强大的语言模型，拥有4560亿总参数，可处理长达400万token的上下文。

MiniMax-01是一个具有4560亿总参数的强大语言模型，其中每个token激活459亿参数。它采用混合架构，结合了闪电注意力、softmax注意力和专家混合（MoE），通过先进的并行策略和创新的计算-通信重叠方法，如线性注意力序列并行主义加（LASP+）、varlen环形注意力、专家张量并行（ETP）等，将训练上下文长度扩展到100万tokens，在推理时可处理长达400万tokens的上下文。在多个学术基准测试中，MiniMax-01展现了顶级模型的性能。

将Common Crawl转化为精细的长期预训练数据集

Nemotron-CC是一个基于Common Crawl的6.3万亿token的数据集。它通过分类器集成、合成数据改写和减少启发式过滤器的依赖，将英文Common Crawl转化为一个6.3万亿token的长期预训练数据集，包含4.4万亿全球去重的原始token和1.9万亿合成生成的token。该数据集在准确性和数据量之间取得了更好的平衡，对于训练大型语言模型具有重要意义。

开源的视觉语言模型，可在多种设备上运行。

Moondream AI是一个开源的视觉语言模型，具有强大的多模态处理能力。它支持多种量化格式，如fp16、int8、int4，能够在服务器、PC、移动设备等多种目标设备上进行GPU和CPU优化推理。其主要优点包括快速、高效、易于部署，且采用Apache 2.0许可证，允许用户自由使用和修改。Moondream AI的定位是为开发者提供一个灵活、高效的人工智能解决方案，适用于需要视觉和语言处理能力的各种应用场景。

VITA-1.5: 实时视觉和语音交互的GPT-4o级多模态大语言模型

VITA-1.5 是一款开源的多模态大语言模型，旨在实现接近实时的视觉和语音交互。它通过显著降低交互延迟和提升多模态性能，为用户提供更流畅的交互体验。该模型支持英语和中文，适用于多种应用场景，如图像识别、语音识别和自然语言处理等。其主要优点包括高效的语音处理能力和强大的多模态理解能力。

Sonus-1：开启大型语言模型（LLMs）的新时代

Sonus-1是Sonus AI推出的一系列大型语言模型（LLMs），旨在推动人工智能的边界。这些模型以其高性能和多应用场景的多功能性而设计，包括Sonus-1 Mini、Sonus-1 Air、Sonus-1 Pro和Sonus-1 Pro (w/ Reasoning)等不同版本，以满足不同需求。Sonus-1 Pro (w/ Reasoning)在多个基准测试中表现突出，特别是在推理和数学问题上，展现了其超越其他专有模型的能力。Sonus AI致力于开发高性能、可负担、可靠且注重隐私的大型语言模型。

先进的医疗领域大型语言模型

HuatuoGPT-o1-8B 是一个专为高级医疗推理设计的医疗领域大型语言模型（LLM）。它在提供最终响应之前会生成一个复杂的思考过程，反映并完善其推理过程。该模型基于LLaMA-3.1-8B构建，支持英文，并且采用'thinks-before-it-answers'的方法，输出格式包括推理过程和最终响应。此模型在医疗领域具有重要意义，因为它能够处理复杂的医疗问题并提供深思熟虑的答案，这对于提高医疗决策的质量和效率至关重要。

医疗领域复杂推理的大型语言模型

HuatuoGPT-o1是一个专为医疗复杂推理设计的大语言模型，能够识别错误、探索替代策略并完善答案。该模型通过利用可验证的医疗问题和专门的医疗验证器，推进了复杂推理的发展。HuatuoGPT-o1的主要优点包括：使用验证器指导复杂推理轨迹的搜索，以微调大型语言模型；应用基于验证器奖励的强化学习（PPO）进一步提升复杂推理能力。HuatuoGPT-o1的开源模型、数据和代码，使其在医疗教育和研究领域具有重要价值。

知识增强型故事角色定制的统一世界模型

StoryWeaver是一个为知识增强型故事角色定制而设计的统一世界模型，旨在实现单一和多角色故事可视化。该模型基于AAAI 2025论文，能够通过统一的框架处理故事中角色的定制和可视化，这对于自然语言处理和人工智能领域具有重要意义。StoryWeaver的主要优点包括其能够处理复杂故事情境的能力，以及能够持续更新和扩展其功能。产品背景信息显示，该模型将不断更新arXiv论文，并添加更多实验结果。

一款高效率的2.4亿参数轻量级语言模型

YuLan-Mini是由中国人民大学AI Box团队开发的一款轻量级语言模型，具有2.4亿参数，尽管仅使用1.08T的预训练数据，但其性能可与使用更多数据训练的行业领先模型相媲美。该模型特别擅长数学和代码领域，为了促进可复现性，团队将开源相关的预训练资源。

场景感知的语义导航与指令引导控制模型

SCENIC是一个文本条件的场景交互模型，能够适应具有不同地形的复杂场景，并支持使用自然语言进行用户指定的语义控制。该模型通过用户指定的轨迹作为子目标和文本提示，来导航3D场景。SCENIC利用层次化推理场景的方法，结合运动与文本之间的帧对齐，实现不同运动风格之间的无缝过渡。该技术的重要性在于其能够生成符合真实物理规则和用户指令的角色导航动作，对于虚拟现实、增强现实以及游戏开发等领域具有重要意义。