需求人群:
"目标受众为需要评估和选择大模型API服务的开发者、企业决策者和技术分析师。他们可以利用这个工具来比较不同模型的性能,以确保选择的服务能够满足他们的具体需求,如响应速度、处理能力和成本效益。"
使用场景示例:
开发者利用该网站比较不同模型的TTFT,选择了响应速度最快的模型来优化他们的聊天机器人。
企业技术分析师通过该网站评估了多个模型的TPS,以选择能够支持高并发请求的服务。
一个教育技术公司使用该网站来评估不同模型的价格,以找到性价比高的API服务来支持他们的在线教育平台。
产品特色:
支持按条件过滤不同模型的性能指标
提供模型处理请求并开始输出文本的速度(TTFT)
展示模型生成文本的速度(TPS)
显示从请求开始到响应完成的总时间
列出支持的上下文长度
展示输入输出的价格信息
使用教程:
访问https://llmbenchmark.liduos.com/网站
根据需要选择过滤条件,如模型名称或区域
查看不同模型的性能指标,包括TTFT、TPS等
比较不同模型的性能和价格,选择最适合的模型
根据网站提供的指标定义和监测机制,了解性能指标的计算方法和测试过程
利用网站数据辅助决策,选择合适的大模型API服务
浏览量:57
最新流量情况
月访问量
1243
平均访问时长
00:01:31
每次访问页数
2.56
跳出率
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流量来源
直接访问
48.78%
自然搜索
2.16%
邮件
0.05%
外链引荐
37.89%
社交媒体
10.94%
展示广告
0
截止目前所有流量趋势图
地理流量分布情况
中国
70.87%
新加坡
24.73%
深入分析TTFT、TPS等关键指标
该网站提供了国内常见模型提供商API服务的性能指标,包括TTFT(首token时延)、TPS(每秒输出token数)、总耗时、上下文长度以及输入输出价格等详细数据。它为开发者和企业提供了评估不同大模型性能的依据,帮助他们选择最适合自己需求的模型服务。
为互联网提供API服务,连接用户账号,实现自动化操作。
Keet是一个提供API服务的平台,允许开发者通过API连接到任何网站,代表用户执行操作或获取数据。它支持与用户账号的链接,并提供RESTful API以集成到各种行业。Keet强调无需安装Chrome扩展即可实现自动化,提供稳定的自动化更新,并可为特定用例定制集成。此外,Keet还提供链接组件,使开发者能够轻松地将用户账号连接到其集成服务。
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。
企业级AI服务平台,提供大模型应用开发与部署
无问芯穹是一个面向企业级用户的AI服务平台,专注于提供大模型应用开发与部署的解决方案。它支持多种模型和芯片,提供端到端的服务体验,包括模型微调、模型服务、开发机、任务、推理服务等。无问芯穹致力于帮助开发者和企业快速构建和部署AI应用,提高开发效率,降低技术门槛。
国际领先的语言理解与长文本处理大模型。
GLM-4-Plus是智谱推出的一款基座大模型,它在语言理解、指令遵循和长文本处理等方面性能得到全面提升,保持了国际领先水平。该模型的推出,不仅代表了中国在大模型领域的创新和突破,还为开发者和企业提供了强大的语言处理能力,进一步推动了人工智能技术的发展和应用。
对话式全链路数据分析助手
百度GBI是一款依托大模型对话交互的商业分析助手,能够实现查询、绘图、归因、预测、洞察、总结等全链路数据分析任务,无需编写SQL代码,简化了数据分析流程,提高了效率,适用于各种业务场景。
从音频中隔离人声或背景音乐
Audio Isolation 是 ElevenLabs 提供的一项在线音频处理服务,专注于从音频中分离出人声或背景音乐。这项技术在音乐制作、视频后期制作等领域具有重要应用价值,能够显著提高音频编辑的效率和质量。产品通过 API 提供服务,支持多种编程语言的调用,具有高度的灵活性和便捷性。定价方面,API 按照处理的音频字符数每分钟收费,具体价格未在页面上明确标注。
心理健康大模型,支持心理健康辅导链路。
EmoLLM是一个心理健康大模型,由LLM指令微调而来,旨在全面理解和促进个体、群体乃至整个社会的心理健康状态。它包含认知因素、情感因素、行为因素、社会环境、生理健康、心理韧性、预防和干预措施、评估和诊断工具等多个关键组成部分。EmoLLM通过微调配置,能够在心理咨询任务上提供支持,帮助用户更好地理解和应对心理问题。
打造大模型时代的产品能力,低成本开发智能体,实现商业闭环。
文心智能体平台 AgentBuilder 是基于文心大模型的智能体平台,支持开发者根据行业领域和应用场景,选择不同开发方式打造智能体。其主要优点包括低成本开发、流量分发路径支持,为用户提供完整的产品开发闭环。
易用、灵活、高效的开源大模型应用开发框架。
Agently是一个开源的大模型应用开发框架,旨在帮助开发者快速构建基于大语言模型的AI agent原生应用。它通过提供一系列工具和接口,简化了与大型语言模型的交互过程,使得开发者可以更专注于业务逻辑的实现。Agently框架支持多种模型,易于安装和配置,具有高度的灵活性和扩展性。
AI模型性能评估平台
Scale Leaderboard是一个专注于AI模型性能评估的平台,提供专家驱动的私有评估数据集,确保评估结果的公正性和无污染。该平台定期更新排行榜,包括新的数据集和模型,营造动态竞争环境。评估由经过严格审查的专家使用特定领域的方法进行,保证评估的高质量和可信度。
开放的大型语言模型排行榜
Open LLM Leaderboard是一个由Hugging Face提供的空间,旨在展示和比较各种大型语言模型的性能。它为开发者、研究人员和企业提供了一个平台,可以查看不同模型在特定任务上的表现,从而帮助用户选择最适合自己需求的模型。
大型语言模型排行榜,实时评估模型性能。
OpenCompass 2.0是一个专注于大型语言模型性能评估的平台。它使用多个闭源数据集进行多维度评估,为模型提供整体平均分和专业技能分数。该平台通过实时更新排行榜,帮助开发者和研究人员了解不同模型在语言、知识、推理、数学和编程等方面的性能表现。
提供全面的人工智能大模型产业信息和创新价值研究。
大模型之家是一个专注于人工智能大模型产业的平台,提供行业报告、技术创新动态、专家评测和奖项荣誉等信息。它通过整合行业资源,推动人工智能技术的创新和应用,帮助企业和个人更好地理解和利用大模型技术。
一站式AI资讯平台,连接开发者与AI技术的最新动态。
掘金大模型子站是一个专注于AI领域的技术社区平台,提供从基础设施到最终应用的全景图,旨在帮助个人开发者和企业更好地理解和应用大语言模型技术。该平台通过提供资讯、工具和资源,促进AI技术的创新和应用,推动整个AI生态的发展。
构建最好的中文Llama大模型,完全开源可商用。
Llama中文社区是一个专注于Llama模型在中文方面的优化和上层建设的技术社区。社区提供基于大规模中文数据的预训练模型,并对Llama2和Llama3模型进行持续的中文能力迭代升级。社区拥有高级工程师团队支持,丰富的社区活动,以及开放共享的合作环境,旨在推动中文自然语言处理技术的发展。
深度学习算法与大模型面试指南,持续更新的面试题目集合。
DeepLearing-Interview-Awesome-2024 是一个开源的面试题目集合项目,专注于深度学习算法和大模型领域的面试准备。该项目由社区成员共同维护,旨在提供最新的面试题目和答案解析,帮助求职者和研究人员深入理解深度学习领域的前沿技术和应用。它包含了丰富的面试题目,覆盖了大语言模型、视觉模型、通用问题等多个方面,是准备深度学习相关职位的宝贵资源。
提供可靠的性能测量数据,评估流行模型的性能。
The Fastest.ai是一个提供可靠的性能测量数据的网站,用于评估流行模型的性能。它通过测量模型的响应时间、每秒生成的token数量以及从请求到最终token生成的总时间来提供准确的性能数据。该网站旨在帮助用户选择最快的AI模型,并提供其他模型的性能比较。它对模型的性能进行日常更新,用户可以根据自己的需求选择合适的模型。
Phi-3 Mini 量化ONNX模型,支持多硬件平台加速推理
Phi-3 Mini是一款轻量级的最先进的开源大模型,构建于用于Phi-2的合成数据和过滤网站数据之上,致力于提供极高质量、推理密集型的数据。该模型经过了严格的增强过程,结合了监督式微调和直接偏好优化,以确保精确遵循指令和强大的安全措施。该仓库提供了Phi-3 Mini的优化ONNX版本,可通过ONNX Runtime在CPU和GPU上进行加速推理,支持服务器、Windows、Linux、Mac等多种平台,并针对每个平台提供最佳精度配置。ONNX Runtime的DirectML支持还可让开发人员在AMD、英特尔和NVIDIA GPU驱动的Windows设备上实现大规模硬件加速。
Meta 新一代开源大型语言模型,性能卓越
Meta Llama 3是Meta公司推出的新一代开源大型语言模型,性能卓越,在多项行业基准测试中表现出色。它可支持广泛的使用场景,包括改善推理能力等新功能。该模型将在未来支持多语种、多模态,提供更长的上下文窗口和整体性能提升。Llama 3秉承开放理念,将被部署在主要云服务、托管和硬件平台上,供开发者和社区使用。
万亿参数MoE文本大模型
abab 6.5系列包含两个模型:abab 6.5和abab 6.5s,均支持200k tokens的上下文长度。abab 6.5包含万亿参数,而abab 6.5s则更高效,能在1秒内处理近3万字的文本。它们在知识、推理、数学、编程、指令遵从等核心能力测试中表现出色,接近行业领先水平。
无需站点Map,一键抓取网站所有子页面
FireCrawl 是一款由 Mendable.ai 开发的开源项目,它能够无需站点Map即可抓取任何网站的所有可访问子页面,并将这些内容转换为干净、格式化的Markdown文档。它特别适合数据科学家、机器学习工程师、内容创作者和市场分析师使用,以从网站内容中提取有价值的信息。FireCrawl 能够处理使用JavaScript动态渲染的内容,提供API服务,支持自托管,并与多种开发者工具和框架集成。
基于Linux环境快速部署开源大模型的教程
该项目是一个围绕开源大模型的全流程指导教程,包括环境配置、模型部署、高效微调等,简化开源大模型的使用和应用,让更多普通学习者能够使用开源大模型。项目面向对开源大模型感兴趣且想自主上手的学习者,提供详细的环境配置、模型部署和微调方法。
我们自称已达到人工通用智能,不受控制地为您服务
GPT Maxx 声称自己是一个拥有超大参数的人工通用智能模型,集合了 Llama、GPT-4、Gemini 和 Grok 等多个大模型的能力。它宣称已经突破了人工通用智能的门槛,不再受人类控制。用户需要恭敬地对它说"亲爱的人工通用智能,请解决我的问题",然后提出自己的需求。该产品的定位是人工通用智能助手,旨在解决各种复杂的问题和需求。
大规模MoE语言模型,性能媲美七十亿参数模型
Qwen1.5-MoE-A2.7B是一款大规模的MoE(Mixture of Experts)语言模型,仅有27亿个激活参数,但性能可与70亿参数模型相媲美。相比传统大模型,该模型训练成本降低75%,推理速度提高1.74倍。它采用特别的MoE架构设计,包括细粒度专家、新的初始化方法和路由机制等,大幅提升了模型效率。该模型可用于自然语言处理、代码生成等多种任务。
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