产品库

将数据转化为知识

Denser Chatbots可以利用您的个人网站或上传的文件创建聊天机器人。Denser采用先进技术处理您的数据，并使用大型语言模型从您的特定数据中提取见解来回答您的查询。使用Retrieval Augmented Generation (RAG)方法，Denser Chatbots能够生成基于您独有的知识库的答案，提供比标准大型语言模型更个性化和相关的响应。构建和部署Denser Chatbots非常简单，只需提供您的网站URL，即可开始构建和部署，无需任何编程技能。

全能 AI 助手，能搜、能聊、能写、能画，带来无限可能。

天工 AI 是一款全能 AI 助手，集成了搜索、聊天、写作、绘画等多种功能于一体。其主要优点包括智能快速响应、多功能性强、深度学习技术支持。定位于为用户提供全方位的智能助手服务。

专注长文本、多语言、垂直化

达观 “曹植” 大模型是专注于长文本、多语言、垂直化发展的国产大语言模型。具有自动化写作、翻译、专业性报告写作能力，支持多语言应用和垂直行业定制。可提供高质量文案撰写服务，广泛适用于各行业，是解决企业实际问题的智能工具。

面向生成场景的可控大语言模型

孟子生成式大模型（孟子 GPT）是一个面向生成场景的可控大语言模型，能够通过多轮的方式帮助用户完成特定场景中的多种工作任务。它支持知识问答、多语言翻译、通用写作和金融场景任务等功能，具有更可控、更灵活、更个性、更专业的优势。具体定价和使用方式请咨询官方网站。

先进的AI语言模型

Claude 2 AI是Anthropic AI开发的先进语言模型，为Claude AI聊天机器人提供基础。Claude 2 AI的训练数据包括从互联网各个领域收集的大量数据。Claude的目标是在保持安全性的同时，培养流畅、富有想象力的对话。

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。

轻松构建自己的大模型，专属智慧，尽在本地。

Xark-Argo是一款桌面客户端产品，旨在帮助用户轻松构建和使用自己的大语言模型。它支持多种操作系统，包括MacOS和Windows，提供了强大的本地化模型部署能力。通过集成ollama技术，用户可以一键下载开源模型，并支持大模型API，如ChatGPT、Claude、Siliconflow等，大大降低了使用门槛。该产品适用于需要高效处理文本和知识管理的个人和企业用户，具有高度的灵活性和扩展性。目前暂无明确价格信息，但其功能定位表明它可能面向中高端用户群体。

NotaGen 是一个用于符号音乐生成的模型，采用大语言模型训练范式，专注于生成高质量古典乐谱。

NotaGen 是一款创新的符号音乐生成模型，通过预训练、微调和强化学习三个阶段提升音乐生成质量。它利用大语言模型技术，能够生成高质量的古典乐谱，为音乐创作带来新的可能性。该模型的主要优点包括高效生成、风格多样和高质量输出。它适用于音乐创作、教育和研究等领域，具有广泛的应用前景。

Atom of Thoughts (AoT) 是一种用于提升大语言模型推理性能的框架。

Atom of Thoughts (AoT) 是一种新型推理框架，通过将解决方案表示为原子问题的组合，将推理过程转化为马尔可夫过程。该框架通过分解和收缩机制，显著提升了大语言模型在推理任务上的性能，同时减少了计算资源的浪费。AoT 不仅可以作为独立的推理方法，还可以作为现有测试时扩展方法的插件，灵活结合不同方法的优势。该框架开源且基于 Python 实现，适合研究人员和开发者在自然语言处理和大语言模型领域进行实验和应用。

Spark-TTS 是一种基于大语言模型的高效单流解耦语音合成模型。

Spark-TTS 是一种基于大语言模型的高效文本到语音合成模型，具有单流解耦语音令牌的特性。它利用大语言模型的强大能力，直接从代码预测的音频进行重建，省略了额外的声学特征生成模型，从而提高了效率并降低了复杂性。该模型支持零样本文本到语音合成，能够跨语言和代码切换场景，非常适合需要高自然度和准确性的语音合成应用。它还支持虚拟语音创建，用户可以通过调整参数（如性别、音高和语速）来生成不同的语音。该模型的背景是为了解决传统语音合成系统中效率低下和复杂性高的问题，旨在为研究和生产提供高效、灵活且强大的解决方案。目前，该模型主要面向学术研究和合法应用，如个性化语音合成、辅助技术和语言研究等。

一个AI加持的剪贴板工具，提供智能辅助功能，提升复制粘贴效率。

PasteMe 是一款创新的桌面剪贴板工具，结合了人工智能技术，旨在提升用户在复制粘贴操作中的效率和便捷性。它通过AI辅助功能，如文本分析、格式转换和内容创作，为用户提供智能化的剪贴板体验。该工具适合需要高效处理文本的用户，如程序员、文案创作者和办公人员。它开源免费，具有高度的可定制性，能够满足不同用户的需求。

Level-Navi Agent是一个无需训练即可使用的框架，利用大语言模型进行深度查询理解和精准搜索。

Level-Navi Agent是一个开源的通用网络搜索代理框架，能够将复杂问题分解并逐步搜索互联网上的信息，直至回答用户问题。它通过提供Web24数据集，覆盖金融、游戏、体育、电影和事件等五大领域，为评估模型在搜索任务上的表现提供了基准。该框架支持零样本和少样本学习，为大语言模型在中文网络搜索代理领域的应用提供了重要参考。

用于多模态上下文中的检索增强生成的基准测试代码库。

M2RAG是一个用于多模态上下文中的检索增强生成的基准测试代码库。它通过多模态检索文档来回答问题，评估多模态大语言模型（MLLMs）在利用多模态上下文知识方面的能力。该模型在图像描述、多模态问答、事实验证和图像重排等任务上进行了评估，旨在提升模型在多模态上下文学习中的有效性。M2RAG为研究人员提供了一个标准化的测试平台，有助于推动多模态语言模型的发展。

TableGPT2-7B 是一款专注于表格数据处理的大语言模型，适用于数据分析和商业智能任务。

TableGPT2-7B 是由浙江大学开发的大规模解码器模型，专门用于处理数据密集型任务，尤其是表格数据的解读和分析。该模型基于 Qwen2.5 架构，通过持续预训练（CPT）和监督微调（SFT）优化，能够处理复杂的表格查询和商业智能（BI）应用。它支持中文查询，适合需要高效处理结构化数据的企业和研究机构。模型目前免费开源，未来可能会推出更专业的版本。

MoBA 是一种用于长文本上下文的混合块注意力机制，旨在提升大语言模型的效率。

MoBA（Mixture of Block Attention）是一种创新的注意力机制，专为长文本上下文的大语言模型设计。它通过将上下文划分为块，并让每个查询令牌学习关注最相关的块，从而实现高效的长序列处理。MoBA 的主要优点是能够在全注意力和稀疏注意力之间无缝切换，既保证了性能，又提高了计算效率。该技术适用于需要处理长文本的任务，如文档分析、代码生成等，能够显著降低计算成本，同时保持模型的高性能表现。MoBA 的开源实现为研究人员和开发者提供了强大的工具，推动了大语言模型在长文本处理领域的应用。

一个开源的AI聊天机器人模板，使用Next.js和Vercel的AI SDK构建。

该产品是一个基于Next.js和Vercel AI SDK构建的开源聊天机器人模板。它通过使用streamText函数在服务器端和useChat钩子在客户端来创建无缝的聊天体验。这种技术能够实现高效的实时交互，为用户提供流畅的聊天服务。该产品主要面向开发者和需要快速搭建聊天机器人的用户，其开源特性使得用户可以根据自身需求进行定制和扩展。目前未明确提及价格，但从开源的角度来看，可能对基础使用是免费的。

一个集成DeepSeek API的多功能项目，包括智能聊天机器人、文件处理及模型部署。

DeepSeek Project 是一个综合性技术项目，旨在通过集成 DeepSeek API 提供多种功能。它包括一个智能聊天机器人，能够通过微信接口实现自动化消息响应，支持多轮对话和上下文敏感型回复。此外，该项目还提供了一个本地化的文件处理解决方案，用于解决 DeepSeek 平台未开放文件上传 API 的技术限制。它还包括快速部署 DeepSeek 蒸馏模型的功能，支持服务器本地运行并包含前端界面。该项目主要面向开发者和企业用户，帮助他们快速实现智能化的聊天机器人和文件处理功能，同时提供高效的模型部署方案。项目开源免费，适合需要快速集成 AI 功能的用户。

Zyphra是一家专注于人工智能技术的公司，提供聊天模型和相关服务。

Zyphra通过其开发的人工智能聊天模型Maia，为用户提供高效、智能的聊天体验。该技术基于先进的自然语言处理算法，能够理解并生成自然流畅的对话内容。其主要优点包括高效率的交互、个性化服务以及强大的语言理解能力。Zyphra的目标是通过智能聊天技术改善人机交互体验，推动AI在日常生活中的应用。目前，Zyphra提供免费试用服务，具体定价策略尚未明确。

使用您的数据创建定制的AI聊天机器人，提升业务效率。

Chat Thing 是一款基于人工智能的工具，允许用户使用自己的数据创建定制的聊天机器人。这些机器人可以用于自动化客户服务、生成潜在客户线索、创建内容等多种商业用途。其技术核心在于能够将用户提供的数据（如网站内容、Notion 文档等）与 AI 模型相结合，生成智能且个性化的回答。Chat Thing 的主要优点包括高度定制化、强大的多渠道部署能力以及丰富的功能扩展。它适用于各种规模的企业，尤其是那些需要高效客户支持和内容创作的团队。其定价灵活，从个人用户到大型企业均有合适的方案。

SnappyAI帮助您将人工智能无缝集成到业务中，创建角色、上传文档并查询数据。

SnappyAI是一款专注于简化人工智能集成的平台，旨在帮助企业和个人高效地利用数据。它通过提供一个集成的平台，让用户能够轻松上传文档、创建角色并构建自定义聊天机器人。SnappyAI的主要优点包括灵活性、易用性和安全性，适合希望提升数据可访问性和行动能力的组织和个人。该平台提供每月1000万的查询和文档存储D币，满足各种规模的用户需求。

一款支持多模态功能的全功能大语言模型安卓应用。

MNN 大模型 Android App 是阿里巴巴开发的一款基于大语言模型（LLM）的安卓应用。它支持多种模态输入和输出，包括文本生成、图像识别、音频转录等。该应用通过优化推理性能，确保在移动设备上高效运行，同时保护用户数据隐私，所有处理均在本地完成。它支持多种领先的模型提供商，如 Qwen、Gemma、Llama 等，适用于多种场景。

将问题和表单转化为个性化聊天AI，获取即时见解并生成病毒式内容

Yapz 是一个基于人工智能的平台，能够将问题和表单转化为个性化的聊天AI。其核心功能是通过与用户的互动，快速获取信息并将其转化为有价值的见解和内容。该技术的重要性在于，它能够帮助企业或个人以更高效的方式收集和分析数据，同时通过生成病毒式内容来扩大影响力。Yapz 由 datarockets 和 collabs 共同打造，致力于保护用户隐私。目前尚不清楚其具体价格和定位，但从其功能来看，可能主要面向需要高效收集信息和内容创作的用户群体。

一个Excel扩展插件，允许用户在Excel公式中使用大型语言模型（LLMs）。

Cellm 是一款创新的 Excel 扩展工具，它将大型语言模型（LLMs）的强大功能引入 Excel，使用户能够在单元格公式中直接调用 AI 模型来处理数据。这种技术的出现极大地提升了 Excel 在处理复杂文本数据时的效率和灵活性，尤其适用于需要对大量文本进行分类、提取、总结等操作的场景。Cellm 的主要优点是能够将 AI 技术与传统的电子表格工具无缝结合，无需用户具备编程技能即可使用。它支持多种主流的 LLM 模型，包括 Anthropic、Mistral、OpenAI 和 Google 的模型，以及本地运行的模型。Cellm 的目标是帮助用户自动化重复性任务，节省时间并提高工作效率。目前该工具免费提供给用户使用，主要面向需要高效处理文本数据的办公人员、研究人员和分析师。

百川智能开发的专为医疗场景优化的开源大语言模型，具备卓越的通用能力和医疗领域性能。

Baichuan-M1-14B 是由百川智能开发的开源大语言模型，专为医疗场景优化。它基于20万亿token的高质量医疗与通用数据训练，覆盖20多个医疗科室，具备强大的上下文理解和长序列任务表现能力。该模型在医疗领域表现出色，同时在通用任务中也达到了同尺寸模型的效果。其创新的模型结构和训练方法使其在医疗推理、病症判断等复杂任务中表现出色，为医疗领域的人工智能应用提供了强大的支持。

Doubao-1.5-pro 是一个高性能的稀疏 MoE 大语言模型，专注于推理性能与模型能力的极致平衡。

Doubao-1.5-pro 是由豆包团队开发的高性能稀疏 MoE（Mixture of Experts）大语言模型。该模型通过训练-推理一体化设计，实现了模型性能与推理性能的极致平衡。它在多个公开评测基准上表现出色，尤其在推理效率和多模态能力方面具有显著优势。该模型适用于需要高效推理和多模态交互的场景，如自然语言处理、图像识别和语音交互等。其技术背景基于稀疏激活的 MoE 架构，通过优化激活参数比例和训练算法，实现了比传统稠密模型更高的性能杠杆。此外，该模型还支持动态调整参数，以适应不同的应用场景和成本需求。

PaSa 是一个由大语言模型驱动的先进学术论文搜索代理，能够自主决策并获取准确结果。

PaSa 是由字节跳动开发的一种先进学术论文搜索代理，基于大语言模型（LLM）技术，能够自主调用搜索工具、阅读论文并筛选相关参考文献，以获取复杂学术查询的全面准确结果。该技术通过强化学习优化，使用合成数据集 AutoScholarQuery 进行训练，并在真实世界查询数据集 RealScholarQuery 上表现出色，显著优于传统搜索引擎和基于 GPT 的方法。PaSa 的主要优势在于其高召回率和精准率，能够为研究人员提供更高效的学术搜索体验。

ReaderLM v2是一个用于HTML转Markdown和JSON的前沿小型语言模型。

ReaderLM v2是由Jina AI推出的参数量为1.5B的小型语言模型，专门用于HTML转Markdown转换和HTML转JSON提取，具有卓越的准确性。该模型支持29种语言，能处理高达512K个token的输入和输出组合长度。它采用了新的训练范式和更高质量的训练数据，较前代产品在处理长文本内容和生成Markdown语法方面有重大进步，能熟练运用Markdown语法，擅长生成复杂元素。此外，ReaderLM v2还引入了直接HTML转JSON生成功能，允许用户根据给定的JSON架构从原始HTML中提取特定信息，消除了中间Markdown转换需求。

先进的多模态大型语言模型，具备卓越的多模态推理能力。

InternVL2_5-26B-MPO-AWQ 是由 OpenGVLab 开发的多模态大型语言模型，旨在通过混合偏好优化提升模型的推理能力。该模型在多模态任务中表现出色，能够处理图像和文本之间的复杂关系。它采用了先进的模型架构和优化技术，使其在多模态数据处理方面具有显著优势。该模型适用于需要高效处理和理解多模态数据的场景，如图像描述生成、多模态问答等。其主要优点包括强大的推理能力和高效的模型架构。

VITA-1.5: 实时视觉和语音交互的GPT-4o级多模态大语言模型

VITA-1.5 是一款开源的多模态大语言模型，旨在实现接近实时的视觉和语音交互。它通过显著降低交互延迟和提升多模态性能，为用户提供更流畅的交互体验。该模型支持英语和中文，适用于多种应用场景，如图像识别、语音识别和自然语言处理等。其主要优点包括高效的语音处理能力和强大的多模态理解能力。

多模态大型模型，处理文本、图像和视频数据

Valley-Eagle-7B是由字节跳动开发的多模态大型模型，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，并在OpenCompass测试中展现出与同规模模型相比的卓越性能。Valley-Eagle-7B结合了LargeMLP和ConvAdapter构建投影器，并引入了VisionEncoder，以增强模型在极端场景下的性能。