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DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B 是一款基于强化学习优化的大型语言模型，专注于推理和对话能力。

DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B 是由 DeepSeek 团队开发的一款大型语言模型，基于 Llama-70B 架构并通过强化学习进行优化。该模型在推理、对话和多语言任务中表现出色，支持多种应用场景，包括代码生成、数学推理和自然语言处理。其主要优点是高效的推理能力和对复杂问题的解决能力，同时支持开源和商业使用。该模型适用于需要高性能语言生成和推理能力的企业和研究机构。

一种无需搜索即可激励 LLM 搜索能力的框架。

ZeroSearch 是一种新颖的强化学习框架，旨在激励大型语言模型（LLMs）的搜索能力，而无需与实际搜索引擎进行交互。通过监督微调，ZeroSearch 转变 LLM 为能够生成相关和无关文档的检索模块，并引入课程推出机制来逐步激发模型的推理能力。该技术的主要优点在于其性能优于基于真实搜索引擎的模型，同时产生的 API 成本为零。它适用于各种规模的 LLM，并支持不同的强化学习算法，适合需要高效检索能力的研究和开发团队。

利用强化学习提升扩散大语言模型的推理能力。

该模型通过强化学习和高质量推理轨迹的掩蔽自监督微调，实现了对扩散大语言模型的推理能力的提升。此技术的重要性在于它能够优化模型的推理过程，减少计算成本，同时保证学习动态的稳定性。适合希望在写作和推理任务中提升效率的用户。

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。

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 是一个高性能的开源语言模型，适用于文本生成和推理任务。

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 是 DeepSeek 团队开发的高性能语言模型，基于 Llama 架构并经过强化学习和蒸馏优化。该模型在推理、代码生成和多语言任务中表现出色，是开源社区中首个通过纯强化学习提升推理能力的模型。它支持商业使用，允许修改和衍生作品，适合学术研究和企业应用。

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 是一款高性能的文本生成模型，适用于多种推理和生成任务。

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 是 DeepSeek 团队开发的一款基于 Qwen-14B 的蒸馏模型，专注于推理和文本生成任务。该模型通过大规模强化学习和数据蒸馏技术，显著提升了推理能力和生成质量，同时降低了计算资源需求。其主要优点包括高性能、低资源消耗和广泛的适用性，适用于需要高效推理和文本生成的场景。

Kimi k1.5 是一个通过强化学习扩展的多模态语言模型，专注于提升推理和逻辑能力。

Kimi k1.5 是由 MoonshotAI 开发的多模态语言模型，通过强化学习和长上下文扩展技术，显著提升了模型在复杂推理任务中的表现。该模型在多个基准测试中达到了行业领先水平，例如在 AIME 和 MATH-500 等数学推理任务中超越了 GPT-4o 和 Claude Sonnet 3.5。其主要优点包括高效的训练框架、强大的多模态推理能力以及对长上下文的支持。Kimi k1.5 主要面向需要复杂推理和逻辑分析的应用场景，如编程辅助、数学解题和代码生成等。

这是一个先进的多模态大型语言模型系列，展示了卓越的整体性能。

InternVL2.5-MPO是一个基于InternVL2.5和混合偏好优化（MPO）的多模态大型语言模型系列。它在多模态任务中表现出色，通过整合新近增量预训练的InternViT与多种预训练的大型语言模型（LLMs），如InternLM 2.5和Qwen 2.5，使用随机初始化的MLP投影器。该模型系列在多模态推理偏好数据集MMPR上进行了训练，包含约300万个样本，通过有效的数据构建流程和混合偏好优化技术，提升了模型的推理能力和回答质量。

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。

InternLM3-8B-Instruct是一个开源的80亿参数指令模型，用于通用用途和高级推理。

InternLM3-8B-Instruct是InternLM团队开发的大型语言模型，具有卓越的推理能力和知识密集型任务处理能力。该模型在仅使用4万亿高质量词元进行训练的情况下，实现了比同级别模型低75%以上的训练成本，同时在多个基准测试中超越了Llama3.1-8B和Qwen2.5-7B等模型。它支持深度思考模式，能够通过长思维链解决复杂的推理任务，同时也具备流畅的用户交互能力。该模型基于Apache-2.0许可证开源，适用于需要高效推理和知识处理的各种应用场景。

先进的医疗领域大型语言模型

HuatuoGPT-o1-8B 是一个专为高级医疗推理设计的医疗领域大型语言模型（LLM）。它在提供最终响应之前会生成一个复杂的思考过程，反映并完善其推理过程。该模型基于LLaMA-3.1-8B构建，支持英文，并且采用'thinks-before-it-answers'的方法，输出格式包括推理过程和最终响应。此模型在医疗领域具有重要意义，因为它能够处理复杂的医疗问题并提供深思熟虑的答案，这对于提高医疗决策的质量和效率至关重要。

医疗领域复杂推理的大型语言模型

HuatuoGPT-o1是一个专为医疗复杂推理设计的大语言模型，能够识别错误、探索替代策略并完善答案。该模型通过利用可验证的医疗问题和专门的医疗验证器，推进了复杂推理的发展。HuatuoGPT-o1的主要优点包括：使用验证器指导复杂推理轨迹的搜索，以微调大型语言模型；应用基于验证器奖励的强化学习（PPO）进一步提升复杂推理能力。HuatuoGPT-o1的开源模型、数据和代码，使其在医疗教育和研究领域具有重要价值。

123B参数的大型语言模型，具备先进推理和编码能力。

Mistral-Large-Instruct-2411是由Mistral AI提供的一款具有123B参数的大型语言模型，它在推理、知识、编码等方面具有最先进的能力。该模型支持多种语言，并在80多种编程语言上进行了训练，包括但不限于Python、Java、C、C++等。它以代理为中心，具备原生函数调用和JSON输出能力，是进行科研和开发的理想选择。

Hermes系列的最新版大型语言模型

Hermes 3是Nous Research公司推出的Hermes系列最新版大型语言模型（LLM），相较于Hermes 2，它在代理能力、角色扮演、推理、多轮对话、长文本连贯性等方面都有显著提升。Hermes系列模型的核心理念是将LLM与用户对齐，赋予终端用户强大的引导能力和控制权。Hermes 3在Hermes 2的基础上，进一步增强了功能调用和结构化输出能力，提升了通用助手能力和代码生成技能。

由NVIDIA定制的大型语言模型，提升查询回答的帮助性。

Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct是NVIDIA定制的大型语言模型，专注于提升大型语言模型（LLM）生成回答的帮助性。该模型在多个自动对齐基准测试中表现优异，例如Arena Hard、AlpacaEval 2 LC和GPT-4-Turbo MT-Bench。它通过使用RLHF（特别是REINFORCE算法）、Llama-3.1-Nemotron-70B-Reward和HelpSteer2-Preference提示在Llama-3.1-70B-Instruct模型上进行训练。此模型不仅展示了NVIDIA在提升通用领域指令遵循帮助性方面的技术，还提供了与HuggingFace Transformers代码库兼容的模型转换格式，并可通过NVIDIA的build平台进行免费托管推理。

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。

多维奖励模型，助力构建自定义大型语言模型。

Nemotron-4-340B-Reward是由NVIDIA开发的多维奖励模型，用于合成数据生成管道，帮助研究人员和开发者构建自己的大型语言模型（LLMs）。该模型由Nemotron-4-340B-Base模型和一个线性层组成，能够将响应末尾的标记转换为五个标量值，对应于HelpSteer2属性。它支持最多4096个标记的上下文长度，并能够对每个助手轮次的五个属性进行评分。

专为角色扮演优化的大型语言模型

Higgs-Llama-3-70B是一个基于Meta-Llama-3-70B的后训练模型，特别针对角色扮演进行了优化，同时在通用领域指令执行和推理方面保持竞争力。该模型通过监督式微调，结合人工标注者和私有大型语言模型构建偏好对，进行迭代偏好优化以对齐模型行为，使其更贴近系统消息。与其它指令型模型相比，Higgs模型更紧密地遵循其角色。

Grok-1.5带有改进的推理能力和128,000个标记的上下文长度。

Grok-1.5是一种先进的大型语言模型,具有出色的长文本理解和推理能力。它可以处理高达128,000个标记的长上下文,远超以前模型的能力。在数学和编码等任务中,Grok-1.5表现出色,在多个公认的基准测试中获得了极高的分数。该模型建立在强大的分布式训练框架之上,确保高效和可靠的训练过程。Grok-1.5旨在为用户提供强大的语言理解和生成能力,助力各种复杂的语言任务。

增强LLM推理能力的ReFT

ReFT是一种增强大型语言模型（LLMs）推理能力的简单而有效的方法。它首先通过监督微调（SFT）对模型进行预热，然后使用在线强化学习，具体来说是本文中的PPO算法，进一步微调模型。ReFT通过自动对给定问题进行大量推理路径的采样，并从真实答案中自然地得出奖励，从而显著优于SFT。ReFT的性能可能通过结合推理时策略（如多数投票和重新排名）进一步提升。需要注意的是，ReFT通过学习与SFT相同的训练问题而获得改进，而无需依赖额外或增强的训练问题。这表明ReFT具有更强的泛化能力。

全球最强的编程和推理模型，提升开发效率。

Claude 4 是 Anthropic 最新推出的 AI 模型系列，具备强大的编程和推理能力，能够高效处理复杂任务。其卓越的性能使其在编程基准测试中名列前茅，成为开发者的重要工具。Claude 4 通过多项新功能的引入，提升了信息处理的效率和准确性，适合需要高效编码和逻辑推理的用户。

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。

一个高效的强化学习框架，用于训练推理和搜索引擎调用的语言模型。

Search-R1 是一个强化学习框架，旨在训练能够进行推理和调用搜索引擎的语言模型（LLMs）。它基于 veRL 构建，支持多种强化学习方法和不同的 LLM 架构，使得在工具增强的推理研究和开发中具备高效性和可扩展性。

一款高效的推理与聊天大语言模型。

Llama-3.1-Nemotron-Ultra-253B-v1 是一个基于 Llama-3.1-405B-Instruct 的大型语言模型，经过多阶段的后训练以提升推理和聊天能力。该模型支持高达 128K 的上下文长度，具备较好的准确性和效率平衡，适用于商业用途，旨在为开发者提供强大的 AI 助手功能。

一个开放源代码的 14B 参数编程模型，具备高效的代码推理能力。

DeepCoder-14B-Preview 是一个基于强化学习的代码推理大型语言模型，能够处理长上下文，具有 60.6% 的通过率，适用于编程任务和自动化代码生成。该模型的优势在于其训练方法的创新，提供了比其他模型更优的性能，且完全开源，支持广泛的社区应用和研究。

Gemini 2.5 是谷歌最智能的 AI 模型，具备推理能力。

Gemini 2.5 是谷歌推出的最先进的 AI 模型，具备高效的推理能力和编码性能，能够处理复杂问题，并在多项基准测试中表现出色。该模型引入了新的思维能力，结合增强的基础模型和后期训练，支持更复杂的任务，旨在为开发者和企业提供强大的支持。Gemini 2.5 Pro 可在 Google AI Studio 和 Gemini 应用中使用，适合需要高级推理和编码能力的用户。

业界首个超大规模混合 Mamba 推理模型，强推理能力。

混元T1 是腾讯推出的超大规模推理模型，基于强化学习技术，通过大量后训练显著提升推理能力。它在长文处理和上下文捕捉上表现突出，同时优化了计算资源的消耗，具备高效的推理能力。适用于各类推理任务，尤其在数学、逻辑推理等领域表现优异。该产品以深度学习为基础，结合实际反馈不断优化，适合科研、教育等多个领域的应用。