需求人群:
"DeepSeek-Coder-V2适合需要进行代码生成、代码推理和数学问题解决的开发者和数据科学家。它通过提供强大的语言理解和生成能力,帮助用户在编程和算法开发中提高效率。"
使用场景示例:
开发者使用DeepSeek-Coder-V2生成快速排序算法的代码。
数据科学家利用模型进行复杂的数学公式推理。
教育工作者使用该模型辅助编程教学,提高学生学习效率。
产品特色:
支持338种编程语言的代码生成。
上下文长度支持高达128K。
通过Huggingface的Transformers进行本地推理。
通过vLLM进行推荐推理,需要合并特定Pull Request。
提供DeepSeek官方聊天网站进行交互。
提供OpenAI兼容的API平台,支持免费token和按需付费。
使用教程:
1. 访问DeepSeek-Coder-V2的Huggingface页面。
2. 根据需要选择DeepSeek-Coder-V2的不同版本下载模型。
3. 使用Huggingface的Transformers库进行模型的本地推理。
4. 通过DeepSeek官方聊天网站与模型进行交互。
5. 注册并使用DeepSeek平台的OpenAI兼容API。
6. 根据具体任务编写输入文本,并使用模型生成代码或完成推理。
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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。
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。
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。
Qwen2.5-Coder系列中的1.5B参数量级代码生成模型
Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列,专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5,该模型在训练中包含了5.5万亿的源代码、文本代码关联、合成数据等,是目前开源代码语言模型中的佼佼者,其编码能力可与GPT-4相媲美。此外,Qwen2.5-Coder还具备更全面的现实世界应用基础,如代码代理等,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1.5B参数代码生成模型
Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列,专为代码生成、推理和修复而设计。基于强大的Qwen2.5,该模型在训练时包含了5.5万亿的源代码、文本代码基础、合成数据等,使其在代码能力上达到了开源代码LLM的最新水平。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。
Qwen2.5-Coder系列中的3B参数量指令调优模型
Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-GPTQ-Int8是Qwen2.5-Coder系列中的一种大型语言模型,专门针对代码生成、代码推理和代码修复进行了优化。该模型基于Qwen2.5,训练数据包括源代码、文本代码关联、合成数据等,达到5.5万亿个训练令牌。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。该模型还为现实世界中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3B参数指令调优模型
Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列,专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5,训练令牌扩展到5.5万亿,包括源代码、文本代码接地、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。该模型在实际应用中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。
开源代码生成语言模型
Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-GPTQ-Int8是Qwen系列中针对代码生成优化的大型语言模型,拥有32亿参数,支持长文本处理,是当前开源代码生成领域最先进的模型之一。该模型基于Qwen2.5进行了进一步的训练和优化,不仅在代码生成、推理和修复方面有显著提升,而且在数学和通用能力上也保持了优势。模型采用GPTQ 8-bit量化技术,以减少模型大小并提高运行效率。
开源代码生成大型语言模型
Qwen2.5-Coder是一系列针对代码生成优化的大型语言模型,覆盖了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。Qwen2.5-Coder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、文本代码接地、合成数据等,成为当前最先进的开源代码LLM,其编码能力与GPT-4o相匹配。此外,Qwen2.5-Coder还提供了更全面的基础,适用于现实世界中的代码代理等应用场景。
Qwen2.5-Coder系列中的1.5B参数代码生成模型
Qwen2.5-Coder-1.5B是Qwen2.5-Coder系列中的一款大型语言模型,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至5.5万亿,包括源代码、文本代码基础、合成数据等,成为当前开源代码LLM中的佼佼者,编码能力媲美GPT-4o。此外,Qwen2.5-Coder-1.5B还强化了数学和通用能力,为实际应用如代码代理提供了更全面的基础。
Qwen2.5-Coder系列中的1.5B参数代码生成模型
Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列,专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于Qwen2.5的强大能力,该模型在训练时使用了5.5万亿的源代码、文本代码基础、合成数据等,是目前开源代码生成语言模型中的佼佼者,编码能力与GPT-4o相媲美。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,为实际应用如代码代理提供了更全面的基础。
Qwen2.5-Coder系列的3B参数指令调优模型
Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列,专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5,该系列模型通过增加训练令牌至5.5万亿,包括源代码、文本代码接地、合成数据等,显著提升了代码生成、推理和修复能力。Qwen2.5-Coder-3B是该系列中的一个模型,拥有3.09B参数,36层,16个注意力头(Q)和2个注意力头(KV),全32,768令牌上下文长度。该模型是目前开源代码LLM中的佼佼者,编码能力与GPT-4o相匹配,为开发者提供了一个强大的代码辅助工具。
开源AI辅助编程模型系列
CursorCore是一系列开源模型,旨在通过编程指令对齐来协助编程,支持自动化编辑和内联聊天等功能。这些功能模仿了如Cursor这样的闭源AI辅助编程工具的核心能力。该项目通过开源社区的力量,推动了AI在编程领域的应用,使得开发者能够更加高效地编写和编辑代码。目前该项目处于早期阶段,但已经展示了其在提高编程效率和辅助代码生成方面的潜力。
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。
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。
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。
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。
一个基于Google Gemini 2.0的高精度OCR文字识别应用。
该产品利用Google Gemini 2.0技术,实现高精度的文字识别,支持多国语言和手写字体识别。其主要优点包括高精度识别、多语言支持、优雅的渐变动画效果以及响应式设计。产品适用于需要进行文字识别的各类用户,如学生、研究人员、办公人员等。目前该产品是免费的,旨在为用户提供高效的文字识别解决方案。
上传产品图片,即时创建展示产品的 AI 视频形象。
Topview 2.0 - Product Avatar 是一款利用 AI 技术帮助用户快速生成产品展示视频的在线工具。它通过智能算法将用户上传的产品图片与精心设计的虚拟形象模板相结合,自动生成高质量、可定制的视频内容,无需昂贵的拍摄成本和专业的技术知识。该产品适用于各种规模的企业,尤其适合那些希望以更具吸引力和个性化的方式展示产品,同时节省时间和成本的商家。Topview 提供免费版本以及更高级的付费计划,以满足不同用户的需求。
一个拥有8200万参数的前沿文本到语音(TTS)模型。
Kokoro-82M是一个由hexgrad创建并托管在Hugging Face上的文本到语音(TTS)模型。它具有8200万参数,使用Apache 2.0许可证开源。该模型在2024年12月25日发布了v0.19版本,并提供了10种独特的语音包。Kokoro-82M在TTS Spaces Arena中排名第一,显示出其在参数规模和数据使用上的高效性。它支持美国英语和英国英语,可用于生成高质量的语音输出。
一款由Mistral AI推出的先进编程辅助模型。
Codestral 25.01是由Mistral AI推出的一款先进的编程辅助模型,它代表了当前编程模型领域的前沿技术。该模型具有轻量级、快速以及精通80多种编程语言的特点,专为低延迟、高频率的使用场景进行了优化,并支持诸如代码填充(FIM)、代码纠正和测试生成等任务。Codestral 25.01在架构和分词器方面进行了改进,代码生成和补全速度比前代产品快约2倍,成为了同级别中编程任务的领导者,尤其在FIM用例中表现突出。其主要优点包括高效的架构、快速的代码生成能力以及对多种编程语言的精通,对于提升开发者的编程效率具有重要意义。Codestral 25.01目前通过Continue.dev等IDE/IDE插件合作伙伴向全球开发者推出,并支持本地部署,以满足企业对于数据和模型驻留的需求。
展示小型语言模型通过自我演化深度思考掌握数学推理能力的研究成果。
rStar-Math是一项研究,旨在证明小型语言模型(SLMs)能够在不依赖于更高级模型的情况下,与OpenAI的o1模型相媲美甚至超越其数学推理能力。该研究通过蒙特卡洛树搜索(MCTS)实现“深度思考”,其中数学策略SLM在基于SLM的流程奖励模型的指导下进行测试时搜索。rStar-Math引入了三种创新方法来应对训练两个SLM的挑战,通过4轮自我演化和数百万个合成解决方案,将SLMs的数学推理能力提升到最先进水平。该模型在MATH基准测试中显著提高了性能,并在AIME竞赛中表现优异。
Qwen是一个多功能的人工智能助手,提供聊天、写作等多种服务。
Qwen是一个由阿里巴巴推出的智能语言模型,旨在为用户提供高效、智能的对话体验。它基于深度学习技术,能够理解并生成自然语言文本,帮助用户解答问题、撰写文案、进行日常对话等。Qwen的主要优点包括强大的语言理解能力、快速的响应速度和丰富的知识储备。它适用于多种场景,如个人学习、工作沟通、内容创作等,定位为一个智能助手,目前提供免费试用服务。
下一代AI创意工作室,支持视频和图像生成及编辑。
KLINGAI是一个由Kling大模型和Kolors大模型驱动的下一代AI创意工作室,受到全球创作者的高度评价。它支持视频和图像的生成与编辑,用户可以在这里释放想象力,或从其他创作者的作品中获取灵感,将想法变为现实。该应用在App Store中属于图形与设计类别,排名123,拥有3.9的用户评分。它适用于iPad,提供免费下载,但包含应用内购买项目。
PaliGemma 2是一款强大的视觉-语言模型,支持多种语言的图像和文本处理任务。
PaliGemma 2是由Google开发的视觉-语言模型,它结合了SigLIP视觉模型和Gemma 2语言模型的能力,能够处理图像和文本输入,并生成相应的文本输出。该模型在多种视觉-语言任务上表现出色,如图像描述、视觉问答等。其主要优点包括强大的多语言支持、高效的训练架构以及在多种任务上的优异性能。PaliGemma 2的开发背景是为了解决视觉和语言之间的复杂交互问题,帮助研究人员和开发者在相关领域取得突破。
PaliGemma 2是一个强大的视觉-语言模型,支持多种视觉语言任务。
PaliGemma 2是一个由Google开发的视觉-语言模型,继承了Gemma 2模型的能力,能够处理图像和文本输入并生成文本输出。该模型在多种视觉语言任务上表现出色,如图像描述、视觉问答等。其主要优点包括强大的多语言支持、高效的训练架构和广泛的适用性。该模型适用于需要处理视觉和文本数据的各种应用场景,如社交媒体内容生成、智能客服等。
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