产品库

可扩展的流媒体语音合成技术，结合大型语言模型。

CosyVoice 2是由阿里巴巴集团的SpeechLab@Tongyi团队开发的语音合成模型，它基于监督离散语音标记，并结合了两种流行的生成模型：语言模型（LMs）和流匹配，实现了高自然度、内容一致性和说话人相似性的语音合成。该模型在多模态大型语言模型（LLMs）中具有重要的应用，特别是在交互体验中，响应延迟和实时因素对语音合成至关重要。CosyVoice 2通过有限标量量化提高语音标记的码本利用率，简化了文本到语音的语言模型架构，并设计了块感知的因果流匹配模型以适应不同的合成场景。它在大规模多语言数据集上训练，实现了与人类相当的合成质量，并具有极低的响应延迟和实时性。

多模态大型语言模型，融合视觉与语言理解。

InternVL2_5-4B是一个先进的多模态大型语言模型（MLLM），在InternVL 2.0的基础上进行了核心模型架构的维护，并在训练和测试策略以及数据质量上进行了显著增强。该模型在处理图像、文本到文本的任务中表现出色，特别是在多模态推理、数学问题解决、OCR、图表和文档理解等方面。作为开源模型，它为研究人员和开发者提供了强大的工具，以探索和构建基于视觉和语言的智能应用。

多模态大型语言模型，支持图像与文本的交互理解。

InternVL2_5-8B是由OpenGVLab开发的一款多模态大型语言模型（MLLM），它在InternVL 2.0的基础上进行了显著的训练和测试策略增强，以及数据质量提升。该模型采用'ViT-MLP-LLM'架构，集成了新增量预训练的InternViT与多种预训练语言模型，如InternLM 2.5和Qwen 2.5，使用随机初始化的MLP projector。InternVL 2.5系列模型在多模态任务上展现出卓越的性能，包括图像和视频理解、多语言理解等。

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。

多语言大型语言模型

Llama 3.2是由Meta公司推出的多语言大型语言模型（LLMs），包含1B和3B两种规模的预训练和指令调优生成模型。这些模型在多种语言对话用例中进行了优化，包括代理检索和总结任务。Llama 3.2在许多行业基准测试中的表现优于许多现有的开源和封闭聊天模型。

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。

高质量、类人同声传译系统

CLASI是一个由字节跳动研究团队开发的高质量、类人同声传译系统。它通过新颖的数据驱动读写策略平衡翻译质量和延迟，采用多模态检索模块来增强特定领域术语的翻译，利用大型语言模型（LLMs）生成容错翻译，考虑输入音频、历史上下文和检索信息。在真实世界场景中，CLASI在中英和英中翻译方向上分别达到了81.3%和78.0%的有效信息比例（VIP），远超其他系统。

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。

先进的大型语言模型，具备推理和编程能力。

Mistral-Large-Instruct-2407是一个拥有123B参数的先进大型语言模型(LLM)，具备最新的推理、知识和编程能力。它支持多语言，包括中文、英语、法语等十种语言，并且在80多种编程语言上受过训练，如Python、Java等。此外，它还具备代理中心能力和先进的数学及推理能力。

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。

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。

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。

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。

多语言可控文本到语音合成工具包

ToucanTTS是由德国斯图加特大学自然语言处理研究所开发的多语言且可控的文本到语音合成工具包。它使用纯Python和PyTorch构建，以保持简单、易于上手，同时尽可能强大。该工具包支持教学、训练和使用最前沿的语音合成模型，具有高度的灵活性和可定制性，适用于教育和研究领域。

自然对话场景下的文字转语音模型

ChatTTS是一个为对话场景设计的声音生成模型，特别适用于大型语言模型助手的对话任务，以及对话式音频和视频介绍等应用。它支持中英文，通过使用约10万小时的中英文数据训练，展现出高质量和自然度的语音合成能力。

低延迟语音模型，生成逼真语音

Sonic是由Carteisa团队开发的低延迟语音模型，旨在为各种设备提供逼真的语音生成能力。该模型利用了创新的状态空间模型架构，以实现高分辨率音频和视频的高效、低延迟生成。Sonic模型的延迟仅为135毫秒，是同类模型中最快的。Carteisa团队专注于优化智能的效率，使它更快、更便宜、更易于访问。Sonic模型的发布，标志着实时对话式AI和长期记忆的计算平台的初步进展，预示着未来AI在实时游戏、客户支持等领域的新体验。

OpenVoice V2是一款支持多语言的语音合成模型，提供高质量的语音克隆与风格控制功能。

OpenVoice V2是一款文本到语音（Text-to-Speech, TTS）的模型，它在2024年4月发布，包含了V1的所有功能，并进行了改进。它采用了不同的训练策略，提供了更好的音质，支持英语、西班牙语、法语、中文、日语和韩语等多种语言。此外，它还允许商业用途的免费使用。OpenVoice V2能够精确地克隆参考音调色彩，并在多种语言和口音中生成语音。它还支持零样本跨语言语音克隆，即生成语音的语言和参考语音的语言不需要在大规模多语种训练数据集中出现。

人级别文本转语音合成模型

StyleTTS 2 是一款文本转语音（TTS）模型，使用大型语音语言模型（SLMs）进行风格扩散和对抗训练，实现了人级别的 TTS 合成。它通过扩散模型将风格建模为潜在随机变量，以生成最适合文本的风格，而无需参考语音。此外，我们使用大型预训练的 SLMs（如 WavLM）作为判别器，并结合我们的创新可微持续时间建模进行端到端训练，从而提高了语音的自然度。StyleTTS 2 在单说话人 LJSpeech 数据集上超越了人类录音，并在多说话人 VCTK 数据集上与之匹配，得到了母语为英语的评审人员的认可。此外，当在 LibriTTS 数据集上进行训练时，我们的模型优于先前公开可用的零样本扩展模型。通过展示风格扩散和对抗训练与大型 SLMs 的潜力，这项工作在单个和多说话人数据集上实现了一个人级别的 TTS 合成。

超逼真AI语音生成

Voxify是一款超逼真的AI语音生成工具，使用先进的人工智能技术，能够在几分钟内创建出真实、自然的语音合成。支持超过140种语言和口音，并且还可以添加情感效果。我们提供高质量、多语言支持、快速交付、可定制的语音合成服务，价格合理，是最便宜的AI语音生成工具。

一款基于多模态模型的语音翻译产品，支持近100种语言的自动语音识别、语音翻译、文本翻译、语音合成等功能。

SeamlessM4T是一款基于多模态模型的语音翻译产品，支持近100种语言的自动语音识别、语音翻译、文本翻译、语音合成等功能。该产品采用了全新的多任务UnitY模型架构，能够直接生成翻译文本和语音。SeamlessM4T的自我监督语音编码器w2v-BERT 2.0通过分析数百万小时的多语言语音，学习如何在语音中找到结构和意义。该产品还提供了SONAR、SpeechLASER等多语言语音和文本数据集，以及fairseq2等序列建模工具包。SeamlessM4T的发布，标志着AI技术在实现语音翻译方面取得了重大突破。

AI语音合成工具，真实度超乎想象

Voice Jacket是一款先进的文本到语音工具，使用先进的算法生成多语言的自然语音。适用于视频、音频和多媒体内容，让您轻松创建专业级别的语音合成，吸引和吸引您的受众。立即尝试Voice Jacket，体验我们先进的文本到语音技术的力量。

AI视频配音 | FolkTalk

FolkTalk是一款全面多语言的AI视频配音产品，能够帮助您在印度和世界其他地区的观众中传播您的影片。FolkTalk提供强大的语音合成技术，能够将视频中的对话自动翻译和配音成多种语言，为您节省时间和资源。无论您是制作宣传片、教育视频还是娱乐内容，FolkTalk都能满足您的需求。具体定价信息请访问官方网站了解。

多语言翻译解决方案，实现JSON文本的本土化翻译。

I18n Code是一个多语言翻译工具，旨在帮助用户将JSON文本翻译成多种语言，实现语言本土化。它通过AI翻译技术，提供自然、符合目标语言习惯的翻译结果，提升用户体验。产品背景信息显示，I18n Code支持多种文件格式，并且操作简便，只需三步即可完成翻译。此外，它还提供了详细的使用指南和技巧分享，帮助用户更高效地使用该工具。

在句子表示空间中的语言建模

Large Concept Models（LCM）是由Facebook Research开发的一个大型语言模型，它在句子的表示空间中进行操作，使用SONAR嵌入空间支持多达200种语言的文本和57种语言的语音。LCM是一个序列到序列模型，用于自回归句子预测，探索了多种方法，包括均方误差回归、基于扩散的生成变体等。这些探索使用的是1.6B参数模型和约1.3T的培训数据。LCM的主要优点包括其在高级别语义表示上的运作能力，以及能够处理多语言数据的能力。此外，LCM的开源性质使得研究人员和开发者能够访问和使用这些模型，推动自然语言处理技术的发展。

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。

开源AI模型，具有7B参数和3.1T训练令牌

RWKV-6 Finch 7B World 3是一个开源的人工智能模型，拥有7B个参数，并且经过3.1万亿个多语言令牌的训练。该模型以其环保的设计理念和高性能而著称，旨在为全球用户提供高质量的开源AI模型，无论国籍、语言或经济状况如何。RWKV架构旨在减少对环境的影响，每令牌消耗的功率固定，与上下文长度无关。

高效、多语种的语音合成模型

CosyVoice语音生成大模型2.0-0.5B是一个高性能的语音合成模型，支持零样本、跨语言的语音合成，能够根据文本内容直接生成相应的语音输出。该模型由通义实验室提供，具有强大的语音合成能力和广泛的应用场景，包括但不限于智能助手、有声读物、虚拟主播等。模型的重要性在于其能够提供自然、流畅的语音输出，极大地丰富了人机交互的体验。

快速高效的生成型AI模型

Command R7B是Cohere公司推出的一款高性能、可扩展的大型语言模型（LLM），专为企业级应用设计。它在保持较小模型体积的同时，提供了一流的速度、效率和质量，能够在普通的GPU、边缘设备甚至CPU上部署，大幅降低了AI应用的生产部署成本。Command R7B在多语言支持、引用验证检索增强生成（RAG）、推理、工具使用和代理行为等方面表现出色，特别适合需要优化速度、成本性能和计算资源的企业使用案例。

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。

开源多模态大型语言模型系列

InternVL 2.5是基于InternVL 2.0的高级多模态大型语言模型系列，它在保持核心模型架构的同时，在训练和测试策略以及数据质量方面引入了显著的增强。该模型深入探讨了模型扩展与性能之间的关系，系统地探索了视觉编码器、语言模型、数据集大小和测试时配置的性能趋势。通过在包括多学科推理、文档理解、多图像/视频理解、现实世界理解、多模态幻觉检测、视觉定位、多语言能力和纯语言处理在内的广泛基准测试中进行的广泛评估，InternVL 2.5展现出了与GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet等领先商业模型相媲美的竞争力。特别是，该模型是第一个在MMMU基准测试中超过70%的开源MLLM，通过链式思考（CoT）推理实现了3.7个百分点的提升，并展示了测试时扩展的强大潜力。