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7B参数的多语言文本生成模型

CohereForAI/c4ai-command-r7b-12-2024是一个7B参数的多语言模型，专注于推理、总结、问答和代码生成等高级任务。该模型支持检索增强生成（RAG）和工具使用，能够使用和组合多个工具来完成更复杂的任务。它在企业相关的代码用例上表现优异，支持23种语言。

轻量级、多语言的先进文本生成模型

Phi-3.5-mini-instruct 是微软基于高质量数据构建的轻量级、多语言的先进文本生成模型。它专注于提供高质量的推理密集型数据，支持128K的token上下文长度，经过严格的增强过程，包括监督式微调、近端策略优化和直接偏好优化，确保精确的指令遵循和强大的安全措施。

多语言大型语言模型，支持多领域文本生成。

XVERSE-MoE-A36B是由深圳元象科技自主研发的多语言大型语言模型，采用混合专家模型（MoE）架构，具有2554亿的总参数规模和360亿的激活参数量。该模型支持包括中、英、俄、西等40多种语言，特别在中英双语上表现优异。模型使用8K长度的训练样本，并通过精细化的数据采样比例和动态数据切换策略，保证了模型的高质量和多样性。此外，模型还针对MoE架构进行了定制优化，提升了计算效率和整体吞吐量。

多语言大型语言模型，优化对话和文本生成。

Meta Llama 3.1是一系列预训练和指令调整的多语言大型语言模型（LLMs），包含8B、70B和405B三种大小的模型，专门针对多语言对话使用案例进行了优化，并在行业基准测试中表现优异。该模型使用优化的transformer架构，并通过监督式微调（SFT）和人类反馈的强化学习（RLHF）进一步与人类偏好对齐，以确保其有用性和安全性。

70亿参数的大型多语言文本生成模型

Meta Llama 3.1是Meta公司推出的大型语言模型，拥有70亿个参数，支持8种语言的文本生成。该模型采用优化的Transformer架构，并通过监督式微调和人类反馈强化学习进一步优化，以符合人类对帮助性和安全性的偏好。模型在多语言对话使用案例中表现优异，超越了许多现有的开源和封闭聊天模型。

轻量级、多语言的AI模型，支持长文本生成和推理。

Phi-3.5-MoE-instruct是由微软开发的轻量级、多语言的AI模型，基于高质量、推理密集型数据构建，支持128K的上下文长度。该模型经过严格的增强过程，包括监督式微调、近端策略优化和直接偏好优化，以确保精确的指令遵循和强大的安全措施。它旨在加速语言和多模态模型的研究，作为生成性AI功能的构建模块。

多语言生成语言模型

Aya模型是一个大规模的多语言生成性语言模型，能够在101种语言中遵循指令。该模型在多种自动和人类评估中优于mT0和BLOOMZ，尽管它覆盖的语言数量是后者的两倍。Aya模型使用包括xP3x、Aya数据集、Aya集合、DataProvenance集合的一个子集和ShareGPT-Command等多个数据集进行训练，并在Apache-2.0许可下发布，以推动多语言技术的发展。

开源的多语言代码生成模型

CodeGeeX4-ALL-9B是CodeGeeX4系列模型的最新开源版本，基于GLM-4-9B持续训练，显著提升了代码生成能力。它支持代码补全、生成、代码解释、网页搜索、函数调用、代码问答等功能，覆盖软件开发的多个场景。在公共基准测试如BigCodeBench和NaturalCodeBench上表现优异，是参数少于10亿的最强代码生成模型，实现了推理速度与模型性能的最佳平衡。

多语言大型语言模型

Llama-3.2-1B是由Meta公司发布的多语言大型语言模型，专注于文本生成任务。该模型使用优化的Transformer架构，并通过监督式微调（SFT）和人类反馈的强化学习（RLHF）进行调优，以符合人类对有用性和安全性的偏好。该模型支持8种语言，包括英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语，并在多种对话使用案例中表现优异。

70亿参数的多语言大型语言模型

Llama-3.3-70B-Instruct是由Meta开发的一个70亿参数的大型语言模型，专门针对多语言对话场景进行了优化。该模型使用优化的Transformer架构，并通过监督式微调(SFT)和基于人类反馈的强化学习(RLHF)来提高其有用性和安全性。它支持多种语言，并能够处理文本生成任务，是自然语言处理领域的一项重要技术。

大型语言模型，支持多语言和编程语言文本生成。

Nemotron-4-340B-Base是由NVIDIA开发的大型语言模型，拥有3400亿参数，支持4096个token的上下文长度，适用于生成合成数据，帮助研究人员和开发者构建自己的大型语言模型。模型经过9万亿token的预训练，涵盖50多种自然语言和40多种编程语言。NVIDIA开放模型许可允许商业使用和派生模型的创建与分发，不声明对使用模型或派生模型生成的任何输出拥有所有权。

智能多语言代码转换工具

AI代码转换器利用先进的人工智能技术，提供无缝转换多种编程语言的代码。优化您的开发流程，实现智能转换。

免费多语言文本转语音工具

ttsMP3是一个免费的多语言文本转语音工具，支持28种以上的语言和口音。用户可以将文本转换为自然流利的语音，并可在线收听或下载为MP3文件。适用于电子学习、演示、YouTube视频以及提高网站的可访问性等场景。

多语言大型语言模型，支持23种语言

Aya Expanse 32B是由Cohere For AI开发的多语言大型语言模型，拥有32亿参数，专注于提供高性能的多语言支持。它结合了先进的数据仲裁、多语言偏好训练、安全调整和模型合并技术，以支持23种语言，包括阿拉伯语、中文（简体和繁体）、捷克语、荷兰语、英语、法语、德语、希腊语、希伯来语、印地语、印尼语、意大利语、日语、韩语、波斯语、波兰语、葡萄牙语、罗马尼亚语、俄语、西班牙语、土耳其语、乌克兰语和越南语。该模型的发布旨在使社区基础的研究工作更加易于获取，通过发布高性能的多语言模型权重，供全球研究人员使用。

Falcon 2 是一款开源、多语言、多模态的模型，具备图像到文本转换能力。

Falcon 2 是一款具有创新功能的生成式 AI 模型，为我们创造了一种充满可能性的未来路径，只有想象力才是限制。Falcon 2 采用开源许可证，具备多语言和多模态的能力，其中独特的图像到文本转换功能标志着 AI 创新的重大进展。

高度逼真的多语言文本到音频生成模型

Bark是由Suno开发的基于Transformer的文本到音频模型，能够生成逼真的多语言语音以及其他类型的音频，如音乐、背景噪声和简单音效。它还支持生成非语言交流，例如笑声、叹息和哭泣声。Bark支持研究社区，提供预训练模型检查点，适用于推理并可用于商业用途。

多语言大型语言模型，支持23种语言

Aya Expanse是一个具有高级多语言能力的开放权重研究模型。它专注于将高性能的预训练模型与Cohere For AI一年的研究成果相结合，包括数据套利、多语言偏好训练、安全调整和模型合并。该模型是一个强大的多语言大型语言模型，服务于23种语言，包括阿拉伯语、中文（简体和繁体）、捷克语、荷兰语、英语、法语、德语、希腊语、希伯来语、印地语、印尼语、意大利语、日语、韩语、波斯语、波兰语、葡萄牙语、罗马尼亚语、俄语、西班牙语、土耳其语、乌克兰语和越南语。

一种基于扩散的多语言视觉文本生成和编辑模型

AnyText，一种基于扩散的多语言视觉文本生成和编辑模型，专注于在图像中渲染准确且连贯的文本。它可以根据给定的图像和文本输入，生成自然且逼真的合成图像。AnyText 的优势包括：1. 支持多语言输入和输出，满足全球用户的需求；2. 渲染的文本准确且连贯，使合成图像更加真实；3. 提供丰富的编辑功能，用户可以根据需求对生成的图像进行修改和优化。AnyText 的定价信息请访问官方网站获取。

多语言写作助手

Smodin是一款多语言写作助手，包括文本改写、查重、自动引用生成以及多语言翻译等功能。它能帮助学生、作家和互联网工作者提升写作质量和效率。

LG AI Research开发的多语言生成模型

EXAONE-3.5-32B-Instruct-AWQ是LG AI Research开发的一系列指令调优的双语（英语和韩语）生成模型，参数从2.4B到32B不等。这些模型支持长达32K令牌的长上下文处理，在真实世界用例和长上下文理解方面展现出最先进的性能，同时在与最近发布的类似大小模型相比，在通用领域保持竞争力。该模型通过AWQ量化技术，实现了4位组级别的权重量化，优化了模型的部署效率。

大型语言模型，支持多语言和代码数据

Mistral-Nemo-Instruct-2407是由Mistral AI和NVIDIA联合训练的大型语言模型（LLM），是Mistral-Nemo-Base-2407的指导微调版本。该模型在多语言和代码数据上进行了训练，显著优于大小相似或更小的现有模型。其主要特点包括：支持多语言和代码数据训练、128k上下文窗口、可替代Mistral 7B。模型架构包括40层、5120维、128头维、1436隐藏维、32个头、8个kv头（GQA）、2^17词汇量（约128k）、旋转嵌入（theta=1M）。该模型在多种基准测试中表现出色，如HellaSwag（0-shot）、Winogrande（0-shot）、OpenBookQA（0-shot）等。

稳定代码3B - 用于文本生成的预训练语言模型

Stable Code 3B是一个拥有27亿参数的仅解码器语言模型，预训练于1300亿个多样的文本和代码数据标记。Stable Code 3B在18种编程语言上进行了训练，并在使用BigCode的评估工具进行测试时，在多种编程语言上展现出与同等规模模型相比的最先进性能。它支持长上下文，使用了长度达16384的序列进行训练，并具有填充中间功能（FIM）。用户可以通过Hugging Face网站上的代码片段开始使用Stable Code 3B生成文本。该模型由Stability AI开发，基于GPT-NeoX库，可用于英文和编程语言。

多语言高质量文本转语音库

MeloTTS是由MyShell.ai开发的多语言文本转语音库，支持英语、西班牙语、法语、中文、日语和韩语。它能够实现实时CPU推理，适用于多种场景，并且对开源社区开放，欢迎贡献。

大规模多语言文本数据集

allenai/tulu-3-sft-olmo-2-mixture是一个大规模的多语言数据集，包含了用于训练和微调语言模型的多样化文本样本。该数据集的重要性在于它为研究人员和开发者提供了丰富的语言资源，以改进和优化多语言AI模型的性能。产品背景信息包括其由多个来源的数据混合而成，适用于教育和研究领域，且遵循特定的许可协议。

多语言文本到语音转换模型

Fish Speech V1.4是一个领先的文本到语音(TTS)模型，它在多种语言的700,000小时音频数据上进行了训练。该模型支持包括英语、中文、德语、日语、法语、西班牙语、韩语和阿拉伯语在内的8种语言，是进行多语言文本到语音转换的强大工具。

专注长文本、多语言、垂直化

达观 “曹植” 大模型是专注于长文本、多语言、垂直化发展的国产大语言模型。具有自动化写作、翻译、专业性报告写作能力，支持多语言应用和垂直行业定制。可提供高质量文案撰写服务，广泛适用于各行业，是解决企业实际问题的智能工具。

AI助力创作，多语言内容生成

Wole.AI是一款AI内容生成工具，支持超过40种语言，可帮助用户快速生成高质量的产品描述、博客大纲等内容，提高销量、改善SEO，用户还可以使用ChatBot功能进行头脑风暴，满足客户需求。定价分为免费版和Pro版，Pro版拥有更多功能和无限字数生成。

多语言视觉文本渲染的强有力美学基线

Glyph-ByT5-v2 是微软亚洲研究院推出的一个用于准确多语言视觉文本渲染的模型。它不仅支持10种不同语言的准确视觉文本渲染，而且在美学质量上也有显著提升。该模型通过创建高质量的多语言字形文本和平面设计数据集，构建多语言视觉段落基准，并利用最新的步态感知偏好学习方法来提高视觉美学质量。

多语言大型语音生成模型，提供全栈推理、训练和部署能力。

CosyVoice 是一个多语言的大型语音生成模型，它不仅支持多种语言的语音生成，还提供了从推理到训练再到部署的全栈能力。该模型在语音合成领域具有重要性，因为它能够生成自然流畅、接近真人的语音，适用于多种语言环境。CosyVoice 的背景信息显示，它是由 FunAudioLLM 团队开发，使用了 Apache-2.0 许可证。

多语言对话生成模型

Meta Llama 3.1是一系列预训练和指令调整的多语言大型语言模型（LLMs），支持8种语言，专为对话使用案例优化，并通过监督式微调（SFT）和人类反馈的强化学习（RLHF）来提高安全性和有用性。