产品库

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。

1T开源多语言大型语言模型

Tele-FLM-1T是一个开源的1T多语言大型语言模型，基于解码器仅Transformer架构，经过约2T tokens的训练。该模型在规模上展现出卓越的性能，有时甚至超越了更大的模型。除了分享模型权重外，还提供了核心设计、工程实践和训练细节，期待对学术和工业社区都有所裨益。

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。

开源代码语言模型，支持多编程语言。

DeepSeek-Coder-V2是一个开源的Mixture-of-Experts代码语言模型，性能可与GPT4-Turbo相媲美，在代码特定任务上表现突出。它通过额外的6万亿个token进一步预训练，增强了编码和数学推理能力，同时保持了在一般语言任务上的相似性能。与DeepSeek-Coder-33B相比，在代码相关任务、推理和一般能力方面都有显著进步。此外，它支持的编程语言从86种扩展到338种，上下文长度从16K扩展到128K。

52B参数的开源多语言大型语言模型

Tele-FLM（亦称FLM-2）是一个52亿参数的开源多语言大型语言模型，具有稳定高效的预训练范式和增强的事实判断能力。基于解码器仅变换器架构，已在大约2T的token上进行训练。Tele-FLM在同等规模上展现出优越的性能，有时甚至超越了更大的模型。除了分享模型权重外，我们还提供了核心设计、工程实践和训练细节，期待它们对学术界和工业界社区都有所裨益。

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。

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。

最前沿的开源AI模型，支持多语言和高级功能。

Llama 3.1是Meta AI推出的最新一代大型语言模型，具有128K的上下文长度扩展、支持八种语言，并首次开源了405B参数级别的前沿AI模型。该模型在通用知识、可控性、数学、工具使用和多语言翻译方面具有最先进的能力，能够与最好的闭源模型相媲美。Llama 3.1的发布，将为开发者提供解锁新工作流程的工具，例如合成数据生成和模型蒸馏。

开源代码语言模型，提升编程智能。

DeepSeek-Coder-V2是一个开源的Mixture-of-Experts (MoE) 代码语言模型，性能与GPT4-Turbo相当，在代码特定任务上表现卓越。它在DeepSeek-Coder-V2-Base的基础上，通过6万亿token的高质量多源语料库进一步预训练，显著增强了编码和数学推理能力，同时保持了在通用语言任务上的性能。支持的编程语言从86种扩展到338种，上下文长度从16K扩展到128K。

多语言AI模型，支持101种语言。

Aya是由Cohere For AI领导的全球性倡议，涉及119个国家的3000多名独立研究人员。Aya是一个尖端模型和数据集，通过开放科学推进101种语言的多语言AI。Aya模型能够理解并按照101种语言的指令执行任务，是迄今为止最大的开放科学机器学习项目之一，重新定义了研究领域，通过与全球独立研究人员合作，实现了完全开源的数据集和模型。

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。

开源代码语言模型，提升编程和数学推理能力。

DeepSeek-Coder-V2是一个开源的专家混合模型(Mixture-of-Experts, MoE)，专为代码语言设计，其性能与GPT4-Turbo相当。它在代码特定任务上表现优异，同时在通用语言任务上保持了相当的性能。与DeepSeek-Coder-33B相比，V2版本在代码相关任务和推理能力上都有显著提升。此外，它支持的编程语言从86种扩展到了338种，上下文长度也从16K扩展到了128K。

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。

AI平台，多语言生成商业创意

IdeaSpark是一个AI平台，帮助您在5种以上的语言中生成商业创意。解锁您的创造力，探索各种行业的机遇。该平台提供了生成商业创意、市场研究、商业模式、商业计划等工具，帮助您验证和推进创业项目。

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。

多语言对话生成模型

Meta Llama 3.1系列模型是一套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三种规模的模型，专为多语言对话使用案例优化，性能优于许多开源和闭源聊天模型。

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。

开源多语言多模态对话模型

GLM-4系列是智谱AI推出的新一代预训练模型，包括GLM-4-9B、GLM-4-9B-Chat、GLM-4-9B-Chat-1M和GLM-4V-9B。这些模型在语义理解、数学推理、代码执行等方面表现出色，支持多达26种语言，并具备网页浏览、代码执行等高级功能。GLM-4V-9B模型还具备高分辨率的视觉理解能力，适合多模态应用场景。

轻松实现多语言翻译

Plane是一款基于人工智能技术的多语言翻译工具。它可以快速准确地将文本翻译成多种语言，帮助用户在跨语言交流中解决语言障碍。该助手具有高度的准确性和实时性，同时支持多种语言的互译功能。用户可以通过输入文本或上传文件进行翻译，还可以保存翻译记录和设置常用语言，提高翻译效率。

多语言模型问答助手

Snack AI是一款多语言模型问答助手，可以同时向多个语言模型提问并获取答案。它能够帮助用户快速获取准确的信息，并提供丰富的功能和使用场景。Snack AI的定价灵活多样，适合个人用户和企业用户的不同需求。

免费的多语言翻译工具

有道翻译提供免费、快速的多语言翻译服务,支持文本、文档、网页等内容翻译,提供人工翻译和专业领域翻译。功能强大,使用免费,是学习、工作必备工具。

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。

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。

开源大型语言模型，支持多语言和专业领域应用。

Qwen2.5是一系列基于Qwen2语言模型构建的新型语言模型，包括通用语言模型Qwen2.5，以及专门针对编程的Qwen2.5-Coder和数学的Qwen2.5-Math。这些模型在大规模数据集上进行了预训练，具备强大的知识理解能力和多语言支持，适用于各种复杂的自然语言处理任务。它们的主要优点包括更高的知识密度、增强的编程和数学能力、以及对长文本和结构化数据的更好理解。Qwen2.5的发布是开源社区的一大进步，为开发者和研究人员提供了强大的工具，以推动人工智能领域的研究和发展。

多语言代码大模型基座

CodeShell 是一个多语言代码大模型基座，具有强大的代码基础能力。它支持代码生成、代码补全、代码问答等功能。CodeShell 在权威的代码评估 Benchmark 上取得了最优的成绩，并提供了部署方案与 IDE 插件。

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。

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。

多语言大型语言模型，优化对话场景。

Meta Llama 3.1是一系列多语言的大型预训练和指令调整的生成模型，包含8B、70B和405B大小的版本。这些模型专为多语言对话用例而优化，并在常见行业基准测试中表现优于许多开源和闭源聊天模型。模型使用优化的transformer架构，并通过监督式微调(SFT)和强化学习与人类反馈(RLHF)进行调整，以符合人类对有用性和安全性的偏好。

8B参数的大型多语言生成模型

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），包含8B、70B和405B大小的版本，支持8种语言，专为多语言对话用例优化，并在行业基准测试中表现优异。Llama 3.1模型采用自回归语言模型，使用优化的Transformer架构，并通过监督式微调（SFT）和强化学习结合人类反馈（RLHF）来提高模型的有用性和安全性。

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。