产品库

一个实时适应未见任务的自适应大型语言模型框架。

SakanaAI/self-adaptive-llms是一个名为Transformer²的自适应框架，旨在解决传统微调方法计算密集且处理多样化任务能力静态的挑战。该框架能够在推理过程中通过两步机制实时调整大型语言模型（LLMs）以适应未见任务：首先，调度系统识别任务属性；然后，使用强化学习训练的任务特定'专家'向量被动态混合，以获得针对输入提示的目标行为。主要优点包括实时任务适应性、计算效率和灵活性。该项目由SakanaAI团队开发，目前在GitHub上开源，拥有195颗星和12次分叉。

多模态大型语言模型，提升文本、图像和视频数据处理能力。

Valley是由字节跳动开发的多模态大型模型（MLLM），旨在处理涉及文本、图像和视频数据的多种任务。该模型在内部电子商务和短视频基准测试中取得了最佳结果，远超过其他开源模型，并在OpenCompass多模态模型评估排行榜上展现了出色的性能，平均得分67.40，位列已知开源MLLMs（<10B）中的前两名。

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。

前沿级多模态大型语言模型，实现视觉-语言任务的先进性能。

NVLM 1.0是一系列前沿级的多模态大型语言模型（LLMs），在视觉-语言任务上取得了与领先专有模型和开放访问模型相媲美的先进成果。值得注意的是，NVLM 1.0在多模态训练后，其文本性能甚至超过了其LLM主干模型。我们为社区开源了模型权重和代码。

一个新的高效开源大型语言模型标准

DBRX是一个由Databricks的Mosaic研究团队构建的通用大型语言模型(LLM),在标准基准测试中表现优于所有现有开源模型。它采用Mixture-of-Experts (MoE)架构,使用362亿个参数,拥有出色的语言理解、编程、数学和逻辑推理能力。DBRX旨在推动高质量开源LLM的发展,并且便于企业根据自身数据对模型进行定制。Databricks为企业用户提供了交互式使用DBRX、利用其长上下文能力构建检索增强系统,并基于自身数据构建定制DBRX模型的能力。

Seed-Coder 是一个开源的 8B 代码大型语言模型系列。

Seed-Coder 是字节跳动 Seed 团队推出的开源代码大型语言模型系列，包含基础、指令和推理模型，旨在通过最小的人力投入，自主管理代码训练数据，从而显著提升编程能力。该模型在同类开源模型中表现优越，适合于各种编码任务，定位于推动开源 LLM 生态的发展，适用于研究和工业界。

用于生成和推荐笔记的可检索大型语言模型。

NoteLLM 是一款专注于用户生成内容的可检索大型语言模型，旨在提升推荐系统的性能。通过将主题生成与嵌入生成相结合，NoteLLM 提高了对笔记内容的理解与处理能力。该模型采用了端到端的微调策略，适用于多模态输入，增强了在多样化内容领域的应用潜力。其重要性在于能够有效提升笔记推荐的准确性和用户体验，特别适用于小红书等 UGC 平台。

一个旨在推动人工智能民主化的开源项目。

DeepSeek-Prover-V2-671B 是一个先进的人工智能模型，旨在提供强大的推理能力。它基于最新的技术，适用于多种应用场景。该模型是开源的，旨在促进人工智能技术的民主化与普及，降低技术壁垒，使更多开发者和研究者能够利用 AI 技术进行创新。通过使用该模型，用户可以提升他们的工作效率，推动各类项目的进展。

开放源代码的 8B 参数文本到图像扩散模型。

Flex.2 是当前最灵活的文本到图像扩散模型，具备内置的重绘和通用控制功能。它是一个开源项目，由社区支持，旨在推动人工智能的民主化。Flex.2 具备 8 亿参数，支持 512 个令牌长度输入，并符合 OSI 的 Apache 2.0 许可证。此模型可以在许多创意项目中提供强大的支持。用户可以通过反馈不断改善模型，推动技术进步。

开源视频生成模型，支持多种生成任务。

Wan2.1-FLF2V-14B 是一个开源的大规模视频生成模型，旨在推动视频生成领域的进步。该模型在多项基准测试中表现优异，支持消费者级 GPU，能够高效生成 480P 和 720P 的视频。它在文本到视频、图像到视频等多个任务中表现出色，具有强大的视觉文本生成能力，适用于各种实际应用场景。

通过强化学习驱动的金融推理大模型。

Fin-R1 是一个专为金融领域设计的大型语言模型，旨在提升金融推理能力。由上海财经大学和财跃星辰联合研发，基于 Qwen2.5-7B-Instruct 进行微调和强化学习，具有高效的金融推理能力，适用于银行、证券等核心金融场景。该模型免费开源，便于用户使用和改进。

一款 21B 通用推理模型，适合低延迟应用。

Reka Flash 3 是一款从零开始训练的 21 亿参数的通用推理模型，利用合成和公共数据集进行监督微调，结合基于模型和基于规则的奖励进行强化学习。该模型在低延迟和设备端部署应用中表现优异，具有较强的研究能力。它目前是同类开源模型中的最佳选择，适合于各种自然语言处理任务和应用场景。

一个开源文本转语音系统，致力于实现人类语音的自然化。

Orpheus TTS 是一个基于 Llama-3b 模型的开源文本转语音系统，旨在提供更加自然的人类语音合成。它具备较强的语音克隆能力和情感表达能力，适合各种实时应用场景。该产品是免费的，旨在为开发者和研究者提供便捷的语音合成工具。

增强文本与视觉任务处理能力的开源模型。

Mistral-Small-3.1-24B-Base-2503 是一款具有 240 亿参数的先进开源模型，支持多语言和长上下文处理，适用于文本与视觉任务。它是 Mistral Small 3.1 的基础模型，具有较强的多模态能力，适合企业需求。

Light-R1 是一个专注于长链推理（Long COT）的开源项目，通过课程式 SFT、DPO 和 RL 提供从零开始的训练方法。

Light-R1 是一个由 Qihoo360 开发的开源项目，旨在通过课程式监督微调（SFT）、直接偏好优化（DPO）和强化学习（RL）训练长链推理模型。该项目通过去污染数据集和高效的训练方法，实现了从零开始的长链推理能力。其主要优点包括开源的训练数据、低成本的训练方式以及在数学推理领域的卓越性能。项目背景基于当前长链推理模型的训练需求，旨在提供一种透明且可复现的训练方法。项目目前免费开源，适合研究机构和开发者使用。

一个用于生成对话式语音的模型，支持从文本和音频输入生成高质量的语音。

CSM 是一个由 Sesame 开发的对话式语音生成模型，它能够根据文本和音频输入生成高质量的语音。该模型基于 Llama 架构，并使用 Mimi 音频编码器。它主要用于语音合成和交互式语音应用，例如语音助手和教育工具。CSM 的主要优点是能够生成自然流畅的语音，并且可以通过上下文信息优化语音输出。该模型目前是开源的，适用于研究和教育目的。

Inductive Moment Matching 是一种新型的生成模型，用于高质量图像生成。

Inductive Moment Matching (IMM) 是一种先进的生成模型技术，主要用于高质量图像生成。该技术通过创新的归纳矩匹配方法，显著提高了生成图像的质量和多样性。其主要优点包括高效性、灵活性以及对复杂数据分布的强大建模能力。IMM 由 Luma AI 和斯坦福大学的研究团队开发，旨在推动生成模型领域的发展，为图像生成、数据增强和创意设计等应用提供强大的技术支持。该项目开源了代码和预训练模型，方便研究人员和开发者快速上手和应用。

Instella 是由 AMD 开发的高性能开源语言模型，专为加速开源语言模型的发展而设计。

Instella 是由 AMD GenAI 团队开发的一系列高性能开源语言模型，基于 AMD Instinct™ MI300X GPU 训练而成。该模型在性能上显著优于同尺寸的其他开源语言模型，并且在功能上与 Llama-3.2-3B 和 Qwen2.5-3B 等模型相媲美。Instella 提供模型权重、训练代码和训练数据，旨在推动开源语言模型的发展。其主要优点包括高性能、开源开放以及对 AMD 硬件的优化支持。

Migician 是一个专注于多图像定位的多模态大语言模型，能够实现自由形式的多图像精确定位。

Migician 是清华大学自然语言处理实验室开发的一种多模态大语言模型，专注于多图像定位任务。该模型通过引入创新的训练框架和大规模数据集 MGrounding-630k，显著提升了多图像场景下的精确定位能力。它不仅超越了现有的多模态大语言模型，甚至在性能上超过了更大规模的 70B 模型。Migician 的主要优点在于其能够处理复杂的多图像任务，并提供自由形式的定位指令，使其在多图像理解领域具有重要的应用前景。该模型目前在 Hugging Face 上开源，供研究人员和开发者使用。

工业级可控高效的零样本文本到语音系统

IndexTTS 是一种基于 GPT 风格的文本到语音（TTS）模型，主要基于 XTTS 和 Tortoise 进行开发。它能够通过拼音纠正汉字发音，并通过标点符号控制停顿。该系统在中文场景中引入了字符-拼音混合建模方法，显著提高了训练稳定性、音色相似性和音质。此外，它还集成了 BigVGAN2 来优化音频质量。该模型在数万小时的数据上进行训练，性能超越了当前流行的 TTS 系统，如 XTTS、CosyVoice2 和 F5-TTS。IndexTTS 适用于需要高质量语音合成的场景，如语音助手、有声读物等，其开源性质也使其适合学术研究和商业应用。

通过强化学习提升大型语言模型在开源软件演变中的推理能力

SWE-RL 是由 Facebook Research 提出的一种基于强化学习的大型语言模型推理技术，旨在利用开源软件演变数据提升模型在软件工程任务中的表现。该技术通过规则驱动的奖励机制，优化模型的推理能力，使其能够更好地理解和生成高质量的代码。SWE-RL 的主要优点在于其创新性的强化学习方法和对开源数据的有效利用，为软件工程领域带来了新的可能性。该技术目前处于研究阶段，尚未明确商业化定价，但其在提升开发效率和代码质量方面具有显著潜力。

QwQ-Max-Preview 是 Qwen 系列的最新成果，基于 Qwen2.5-Max 构建，具备强大的推理和多领域应用能力。

QwQ-Max-Preview 是 Qwen 系列的最新成果，基于 Qwen2.5-Max 构建。它在数学、编程以及通用任务中展现了更强的能力，同时在与 Agent 相关的工作流中也有不错的表现。作为即将发布的 QwQ-Max 的预览版，这个版本还在持续优化中。其主要优点包括深度推理、数学、编程和 Agent 任务的强大能力。未来计划以 Apache 2.0 许可协议开源发布 QwQ-Max 以及 Qwen2.5-Max，旨在推动跨领域应用的创新。

一种通过文本迷宫解决任务来增强大型语言模型视觉推理能力的创新方法

AlphaMaze 是一个专注于提升大型语言模型（LLM）视觉推理能力的项目。它通过文本形式描述的迷宫任务来训练模型，使其能够理解和规划空间结构。这种方法不仅避免了复杂的图像处理，还通过文本描述直接评估模型的空间理解能力。其主要优点是能够揭示模型如何思考空间问题，而不仅仅是能否解决问题。该模型基于开源框架，旨在推动语言模型在视觉推理领域的研究和发展。

探索大型语言模型作为编程辅导工具的潜力，提出Trace-and-Verify工作流。

Coding-Tutor是一个基于大型语言模型（LLM）的编程辅导工具，旨在通过对话式交互帮助学习者提升编程能力。它通过Trace-and-Verify（Traver）工作流，结合知识追踪和逐轮验证，解决编程辅导中的关键挑战。该工具不仅适用于编程教育，还可扩展到其他任务辅导场景，帮助根据学习者的知识水平调整教学内容。项目开源，支持社区贡献。

一个专注于超大规模系统设计和优化的工具，提供高效解决方案。

The Ultra-Scale Playbook 是一个基于 Hugging Face Spaces 提供的模型工具，专注于超大规模系统的优化和设计。它利用先进的技术框架，帮助开发者和企业高效地构建和管理大规模系统。该工具的主要优点包括高度的可扩展性、优化的性能和易于集成的特性。它适用于需要处理复杂数据和大规模计算任务的场景，如人工智能、机器学习和大数据处理。产品目前以开源的形式提供，适合各种规模的企业和开发者使用。

SkyReels V1 是一个开源的人类中心视频基础模型，专注于高质量影视级视频生成。

SkyReels V1 是一个基于 HunyuanVideo 微调的人类中心视频生成模型。它通过高质量影视片段训练，能够生成具有电影级质感的视频内容。该模型在开源领域达到了行业领先水平，尤其在面部表情捕捉和场景理解方面表现出色。其主要优点包括开源领先性、先进的面部动画技术和电影级光影美学。该模型适用于需要高质量视频生成的场景，如影视制作、广告创作等，具有广泛的应用前景。

Goedel-Prover 是一款开源的自动化定理证明模型，专注于数学问题的形式化证明。

Goedel-Prover 是一款专注于自动化定理证明的开源大型语言模型。它通过将自然语言数学问题翻译为形式化语言（如 Lean 4），并生成形式化证明，显著提升了数学问题的自动化证明效率。该模型在 miniF2F 基准测试中达到了 57.6% 的成功率，超越了其他开源模型。其主要优点包括高性能、开源可扩展性以及对数学问题的深度理解能力。Goedel-Prover 旨在推动自动化定理证明技术的发展，并为数学研究和教育提供强大的工具支持。

OmniParser 是一款通用屏幕解析工具，可将 UI 截图转换为结构化格式，提升基于 LLM 的 UI 代理性能。

OmniParser 是微软开发的一种先进的图像解析技术，旨在将不规则的屏幕截图转换为结构化的元素列表，包括可交互区域的位置和图标的功能描述。它通过深度学习模型，如 YOLOv8 和 Florence-2，实现了对 UI 界面的高效解析。该技术的主要优点在于其高效性、准确性和广泛的适用性。OmniParser 可以显著提高基于大型语言模型（LLM）的 UI 代理的性能，使其能够更好地理解和操作各种用户界面。它在多种应用场景中表现出色，如自动化测试、智能助手开发等。OmniParser 的开源特性和灵活的许可证使其成为开发者和研究人员的有力工具。

OpenThinker-32B 是一款强大的开源推理模型，专为提升开放数据推理能力而设计。

OpenThinker-32B 是由 Open Thoughts 团队开发的一款开源推理模型。它通过扩展数据规模、验证推理路径和扩展模型大小来实现强大的推理能力。该模型在数学、代码和科学等推理基准测试中表现卓越，超越了现有的开放数据推理模型。其主要优点包括开源数据、高性能和可扩展性。该模型基于 Qwen2.5-32B-Instruct 进行微调，并在大规模数据集上训练，旨在为研究人员和开发者提供强大的推理工具。

Ai2 OLMoE 是一款可在 iOS 设备上运行的开源语言模型应用

OLMoE 是由 Ai2 开发的开源语言模型应用，旨在为研究人员和开发者提供一个完全开放的工具包，用于在设备上进行人工智能实验。该应用支持在 iPhone 和 iPad 上离线运行，确保用户数据完全私密。它基于高效的 OLMoE 模型构建，通过优化和量化，使其在移动设备上运行时保持高性能。该应用的开源特性使其成为研究和开发新一代设备端人工智能应用的重要基础。