产品库

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。

统一的开放命名实体和语音识别模型

WhisperNER是一个结合了自动语音识别（ASR）和命名实体识别（NER）的统一模型，具备零样本能力。该模型旨在作为ASR带NER的下游任务的强大基础模型，并可以在特定数据集上进行微调以提高性能。WhisperNER的重要性在于其能够同时处理语音识别和实体识别任务，提高了处理效率和准确性，尤其在多语言和跨领域的场景中具有显著优势。

Qwen2.5-Coder系列的1.5B参数指令调优模型

Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列，专为代码生成、代码推理和代码修复而设计。基于强大的Qwen2.5，通过增加训练令牌至5.5万亿，包括源代码、文本代码基础、合成数据等，Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码大型语言模型，其编码能力与GPT-4o相匹配。此模型是1.5B参数的指令调优版本，采用GGUF格式，具有因果语言模型、预训练和后训练阶段、transformers架构等特点。

Qwen2.5-Coder系列中的3B参数模型，专注于代码生成与理解。

Qwen2.5-Coder-3B是Qwen2.5-Coder系列中的一个大型语言模型，专注于代码生成、推理和修复。基于强大的Qwen2.5，该模型通过增加训练令牌至5.5万亿，包括源代码、文本代码基础、合成数据等，实现了在代码生成、推理和修复方面的显著改进。Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码大型语言模型，其编码能力与GPT-4o相匹配。此外，Qwen2.5-Coder-3B还为现实世界的应用提供了更全面的基础，如代码代理，不仅增强了编码能力，还保持了在数学和通用能力方面的优势。

Qwen2.5-Coder系列中的7B参数代码生成模型

Qwen2.5-Coder-7B是基于Qwen2.5的大型语言模型，专注于代码生成、代码推理和代码修复。它在5.5万亿的训练令牌上进行了扩展，包括源代码、文本代码接地、合成数据等，是目前开源代码语言模型的最新进展。该模型不仅在编程能力上与GPT-4o相匹配，还保持了在数学和一般能力上的优势，并支持长达128K令牌的长上下文。

Qwen2.5-Coder系列中的14B参数代码生成模型

Qwen2.5-Coder-14B-Instruct是Qwen2.5-Coder系列中的一个大型语言模型，专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5，该模型通过扩展训练令牌到5.5万亿，包括源代码、文本代码接地、合成数据等，成为当前开源代码LLM的最新技术。它不仅增强了编码能力，还保持了在数学和通用能力方面的优势，并支持长达128K令牌的长上下文。

开源代码生成大型语言模型

Qwen2.5-Coder是一系列专为代码生成设计的Qwen大型语言模型，包含0.5、1.5、3、7、14、32亿参数的六种主流模型尺寸，以满足不同开发者的需求。该模型在代码生成、代码推理和代码修复方面有显著提升，基于强大的Qwen2.5，训练令牌扩展到5.5万亿，包括源代码、文本代码基础、合成数据等。Qwen2.5-Coder-32B是目前最先进的开源代码生成大型语言模型，其编码能力与GPT-4o相匹配。它不仅增强了编码能力，还保持了在数学和通用能力方面的优势，并支持长达128K令牌的长上下文。

开源AI开发者助手，提升开发效率。

OpenHands是由All Hands AI开发的开源AI软件工程师，旨在帮助开发者处理积压的工作，让他们能够专注于解决难题、创造性挑战和过度工程化他们的配置文件。该产品在SWE-bench验证问题集中解决了超过一半的问题，是首个得分超过50%的AI工程师。此外，来自十几个学术机构的顶级代码生成研究人员每天都在帮助改进它。OpenHands在GitHub上以MIT许可证开源，拥有35k星标和190+贡献者。它与AI安全专家如Invariant Labs合作，以平衡创新与安全。

简单易用，释放AI的强大力量

5ire是一个以简洁和用户友好为核心的AI产品，旨在让即使是初学者也能轻松利用大型语言模型。它支持多种文档格式的解析和向量化，具备本地知识库、使用分析、提示库、书签和快速关键词搜索等功能。作为一个开源项目，5ire提供免费下载，并且提供了按需付费的大型语言模型API服务。

一款文本转语音工具，帮助您轻松阅读文本。

Praises是一款文本转语音（TTS）工具，它通过将文本转换为语音输出，帮助用户更轻松地获取信息。这款工具支持多种API，包括Azure API、Edge API等，并且支持多语言，使得它能够服务于全球用户。Praises的主要优点包括支持多种语音合成技术、易于集成和使用，以及开源的特性，使得开发者可以自由地修改和优化。Praises的背景信息显示，它是由个人开发者ElmTran开发的，并且遵循MIT开源协议，这意味着用户可以免费使用和修改该软件。

极速语音识别，精准时间戳

OmniSenseVoice是基于SenseVoice优化的语音识别模型，专为快速推理和精确时间戳设计，提供更智能、更快速的音频转录方式。

新一代开放代码模型，提升编程效率。

Qwen2.5-Coder是Qwen2.5开源家族的一员，专注于代码生成、推理、修复等任务。它通过扩增大规模代码训练数据，提升了代码能力，同时保持了数学和通用能力。该模型支持92种编程语言，并在代码相关任务中取得了显著提升。Qwen2.5-Coder采用Apache 2.0许可，旨在加速代码智能的应用。

高效编码的开源大型语言模型

Yi-Coder是一系列开源的代码大型语言模型（LLMs），在少于100亿参数的情况下提供最先进的编码性能。它有两种尺寸—1.5B和9B参数—提供基础和聊天版本，旨在高效推理和灵活训练。Yi-Coder-9B在GitHub的代码库级别代码语料库和从CommonCrawl筛选的代码相关数据上，额外训练了2.4万亿高质量token。Yi-Coder在多种编程任务中表现出色，包括基础和竞技编程、代码编辑和仓库级完成、长上下文理解以及数学推理。

为Cursor.sh IDE提供AI辅助编码的开源仪表板。

CursorLens是一个开源的仪表板，专为Cursor.sh IDE设计，用于记录AI代码生成、跟踪使用情况并控制AI模型（包括本地模型）。它允许用户在本地运行或使用即将推出的托管版本。该产品代表了编程领域中AI技术的应用，提供了代码生成、使用跟踪和模型控制等功能，极大地提高了开发效率和代码质量。

12B参数的大型语言模型

Mistral-Nemo-Base-2407是由Mistral AI和NVIDIA联合训练的12B参数大型预训练生成文本模型。该模型在多语言和代码数据上进行了训练，显著优于相同或更小规模的现有模型。其主要特点包括：Apache 2.0许可证发布，支持预训练和指令版本，128k上下文窗口训练，支持多种语言和代码数据，是Mistral 7B的替代品。模型架构包括40层、5120维、128头维、14364隐藏维、32头数、8个kv头（GQA）、词汇量约128k、旋转嵌入（theta=1M）。该模型在多个基准测试中表现出色，如HellaSwag、Winogrande、OpenBookQA等。

高性能的开源代码模型

Mamba-Codestral-7B-v0.1 是 Mistral AI Team 开发的基于 Mamba2 架构的开源代码模型，性能与最先进的基于 Transformer 的代码模型相当。它在多个行业标准基准测试中表现出色，提供高效的代码生成和理解能力，适用于编程和软件开发领域。

智能编程助手，提升开发效率。

CodeGeeX是一款基于大模型的全能智能编程助手，能够实现代码的生成与补全、自动添加注释、代码翻译以及智能问答等功能，支持多种主流IDE和编程语言，帮助开发者显著提高工作效率。

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。

领先的文本到语音转换模型

Fish Speech V1.2是一款基于300,000小时的英语、中文和日语音频数据训练而成的文本到语音（TTS）模型。该模型代表了语音合成技术的最新进展，能够提供高质量的语音输出，适用于多种语言环境。

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。

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。

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。

开源字幕生成工具，实现内容无缝翻译。

subtitle是一个开源的字幕生成工具，利用先进的机器学习技术，为用户提供准确且自然的声音字幕。它支持多种语言，易于集成到现有的工作流程中，并允许用户在自己的服务器上自托管，增强控制权和隐私保护。

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。

Codestral是为代码生成任务设计的AI模型。

Codestral是Mistral AI团队推出的首个代码生成AI模型，它能够通过共享指令和完成API端点帮助开发者编写和与代码交互。它在80多种编程语言上进行了训练，包括Python、Java、C、C++、JavaScript和Bash等，能够完成编码功能、编写测试和使用中间填充机制完成部分代码。Codestral在性能上设立了新的标准，它拥有32k的上下文窗口，比竞争对手的4k、8k或16k更大，从而在RepoBench上超越了所有其他模型。此外，它还提供了专用的API端点codestral.mistral.ai，允许用户在IDE中使用Instruct或Fill-In-the-Middle路由，并且提供了8周的免费beta期。Codestral还集成到了LlamaIndex和LangChain等应用框架中，以及VSCode和JetBrains环境中，使得开发者可以在这些环境中生成和与代码进行交互。

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。

下一代开源和双语大型语言模型

Yi-9B是01.AI研发的下一代开源双语大型语言模型系列之一。训练数据量达3T,展现出强大的语言理解、常识推理、阅读理解等能力。在代码、数学、常识推理和阅读理解等方面表现卓越,是同尺寸开源模型中的佼佼者。适用于个人、学术和商业用途。

集代码生成与执行于一体的开源系统

OpenCodeInterpreter是一个开源的代码生成系统,将代码生成、执行和迭代优化结合在一起。它利用包含6.8万段交互的Code-Feedback数据集进行训练,可以根据执行输出和人类反馈对代码进行动态优化。在HumanEval、MBPP等基准测试上的评估显示了它在代码生成方面的突出表现。具有33B参数量的OpenCodeInterpreter在HumanEval和MBPP的平均准确率可达83.2%,与GPT-4代码解释器的84.2%不相上下,并可通过人工反馈提升至91.6%。OpenCodeInterpreter缩小了开源代码生成模型与GPT-4等专有系统之间的差距。

开源代码生成模型

Code Llama 70B是一个大型开源代码生成语言模型,可以从自然语言提示或现有代码片段生成多种编程语言的代码。它基于175亿参数的通用语言模型Llama 2,经过专门针对代码生成任务的微调,可以高效准确地生成Python、C++、Java等语言的代码。Code Llama 70B在人工评估基准测试中取得了67.8的高分,性能超过了以往的开源模型,可与专利模型媲美。它强大的代码生成能力可以提升编程效率,降低编码门槛,启发更多创新应用。

开源、低成本的v0.dev替代品,可自定义且与GitHub无缝融合

vx.dev是一个开源的v0.dev替代品。它具有以下优点: - 低成本:通过提示工程技术,可以大大降低使用成本 - 易于定制:提供开源的提示,可以根据需求定制UI组件或代码风格 - GitHub无缝集成:生成的代码存储在GitHub上,内置版本控制、代码审查等功能 vx.dev的工作原理是,使用GPT-4模型根据事先定义好的提示来生成代码。主要成本在于输入和补全的标记数量。提示存储在prompts/ui-gen.md中,包含shadcn/ui、lucide和nivo图表的指令。通过删除不需要的组件指令,可以降低每次生成的API成本。 vx.dev可以轻松定制。用户可以基于现有提示进行修改,使用其他UI库或调整代码风格。生成的代码存储在GitHub上,拥有版本控制、协同等特性。私有仓库可以保证生成结果的可见性。