产品库

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。

一款支持80+编程语言的AI代码生成模型

Codestral-22B-v0.1是由Mistral AI Team开发的大型语言模型，它经过了80多种编程语言的训练，包括Python、Java、C、C++、JavaScript和Bash等。该模型能够根据指令生成代码，或对代码片段进行解释、重构等。它还支持Fill in the Middle (FIM)功能，用于预测代码中的中间部分，特别适合软件开发工具的插件使用，如VS Code。该模型目前没有内容审查机制，但开发团队正在寻求社区合作，以实现在需要内容审查的环境中部署。

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。

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。

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。

将UI设计转化为代码的AI工具，支持多种编程语言，快速生成生产级代码。

UI2Code AI是一款基于先进AI技术的在线工具，能够将UI设计图像快速转换为多种编程语言的代码。它极大地提高了开发效率，减少了手动编码的时间和成本。该工具适用于设计师和开发者，帮助他们快速将设计转化为可运行的代码，支持Flutter、Swift、Kotlin、HTML等多种语言，适用于多种开发场景。

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。

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。

现代国际化平台，快速实现产品多语言支持。

Quetzal是一个现代国际化平台，旨在帮助用户快速将产品翻译成多种语言，以获得全球新客户。该平台提供工具，支持20多种语言，与Next.js和React兼容，并且拥有快速设置流程，仅需约10分钟。Quetzal利用人工智能技术，结合应用程序的上下文，在几分钟内实现最佳翻译效果。它还提供了一个仪表板，让用户可以在一个地方查看和管理所有的字符串。产品背景信息显示，Quetzal由Quetzal Labs, Inc.在奥克兰精心打造，并且提供了一个慷慨的免费计划，直到用户添加第二种语言。

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。

快速、多语言支持的OCR工具包

RapidOCR是一个基于ONNXRuntime、OpenVINO和PaddlePaddle的OCR多语言工具包。它将PaddleOCR模型转换为ONNX格式，支持Python/C++/Java/C#等多平台部署，具有快速、轻量级、智能的特点，并解决了PaddleOCR内存泄露的问题。

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。

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。

轻量级多语言跨平台集成开发环境

deepin-IDE是一款专为开发者设计的轻量级多语言跨平台集成开发环境，支持C/C++、JAVA、Python、JS等多种编程语言。它具备版本管理、智能编辑器、工具链管理等基础能力，并支持代码迁移、反向调试等特色功能。deepin-IDE还融入了AI智能编程技术，如代码生成、代码翻译和注释生成，大幅提升开发效率。此外，它支持国产硬件平台如龙芯、飞腾等，致力于构建操作系统新生态。

AI视频编辑工具，支持多语言和轻松分享

Loomos是一个AI视频编辑平台，可以将原始屏幕录像快速转换成高质量的视频。它通过AI技术编辑字幕，去除多余的“嗯”和“啊”，并提供20多种语言的翻译和专业的AI配音。这个平台特别适合需要快速制作专业视频演示、广告和销售视频的用户。Loomos提供了多种定价计划，满足不同用户的需求，从免费计划到企业定制计划，用户可以根据自己的预算和需求选择合适的服务。

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。

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。

新一代开源预训练模型，支持多语言和高级功能

GLM-4-9B是智谱AI推出的新一代预训练模型，属于GLM-4系列中的开源版本。它在语义、数学、推理、代码和知识等多方面的数据集测评中表现优异，具备多轮对话、网页浏览、代码执行、自定义工具调用和长文本推理等高级功能。此外，还支持包括日语、韩语、德语在内的26种语言，并有支持1M上下文长度的模型版本。

多语言晚交互检索模型，支持嵌入和重排

Jina ColBERT v2是一个先进的晚交互检索模型，基于ColBERT架构构建，支持89种语言，并提供优越的检索性能、用户可控的输出维度和长达8192个token的文本处理能力。它在信息检索领域具有革命性的意义，通过晚交互评分近似于交叉编码器中的联合查询-文档注意力，同时保持了接近传统密集检索模型的推理效率。

智能漫画翻译工具，快速准确多语言翻译。

AI Comic Translate是一款利用先进人工智能技术，为漫画爱好者和创作者提供快速准确的多语言翻译服务的智能工具。它具有成本效益高、易于使用、支持多种语言翻译等主要特点。该产品通过自动化翻译流程，大幅节省了翻译时间和成本，同时提供了用户友好的界面设计，使得无论是专业翻译者还是漫画爱好者都能轻松使用。

多语言文本转语音在线平台

Free Text to Speech Online Converter是一个多语言文本转语音的在线平台。它支持超过20种语言，拥有自然的发音，无需注册即可免费使用，转换速度快。

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。

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。

Aider 是一款 AI 辅助编程工具，支持在终端进行 AI 配对编程。

Aider 是一款创新的 AI 辅助编程工具，旨在通过与大型语言模型（LLM）集成，帮助开发者在本地代码库中高效完成编程任务。它支持多种流行编程语言，能够理解复杂需求并直接在代码中实现更改。Aider 的主要优点包括高效性、灵活性和对多种 LLM 的兼容性。它适用于希望提升编程效率的开发者，无论是新手还是经验丰富的程序员。Aider 目前免费开放，旨在推动 AI 编程的普及。

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。

最先进的12B模型，支持多语言应用

Mistral NeMo 是由 Mistral AI 与 NVIDIA 合作构建的 12B 模型，具有 128k 个令牌的大型上下文窗口。它在推理、世界知识和编码准确性方面处于领先地位。该模型专为全球多语言应用程序设计，支持英语、法语、德语、西班牙语、意大利语、葡萄牙语、中文、日语、韩语、阿拉伯语和印地语等多种语言。Mistral NeMo 还使用了新的分词器 Tekken，提高了文本和源代码的压缩效率。此外，该模型经过指令微调，提升了遵循精确指令、推理、处理多轮对话和生成代码的能力。

自动化AI翻译产品文案，支持多语言快速发布。

Prismy是一个基于GitHub的AI驱动本地化平台，旨在帮助产品团队节省时间，快速将产品推向多语言市场。它通过集成GitHub和Intercom等工具，自动化翻译流程，减少手动任务和代码冲突，让开发人员专注于产品开发。Prismy的主要优点包括高质量的AI翻译、自定义术语一致性、品牌风格适配、上下文信息提供以及自动同步内容源。产品背景信息显示，Prismy由一支专业的团队开发，旨在解决多语言产品发布的痛点，通过技术创新提高效率。Prismy提供免费试用，适合需要快速本地化产品的团队使用。

最新的视觉语言模型，支持多语言和多模态理解

Qwen2-VL-72B是Qwen-VL模型的最新迭代，代表了近一年的创新成果。该模型在视觉理解基准测试中取得了最新的性能，包括MathVista、DocVQA、RealWorldQA、MTVQA等。它能够理解超过20分钟的视频，并可以集成到手机、机器人等设备中，进行基于视觉环境和文本指令的自动操作。除了英语和中文，Qwen2-VL现在还支持图像中不同语言文本的理解，包括大多数欧洲语言、日语、韩语、阿拉伯语、越南语等。模型架构更新包括Naive Dynamic Resolution和Multimodal Rotary Position Embedding (M-ROPE)，增强了其多模态处理能力。

新一代多语言预训练模型，支持长文本和代码执行。

GLM-4-9B-Chat是智谱AI推出的新一代预训练模型GLM-4系列中的开源版本，具备多轮对话、网页浏览、代码执行、自定义工具调用和长文本推理等高级功能。支持包括日语、韩语、德语在内的26种语言，并且推出了支持1M上下文长度的模型。

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。