产品库

一个基于Qwen2.5-Coder系列训练的大型语言模型，专注于代理应用。

Dria-Agent-a-7B是一个基于Qwen2.5-Coder系列训练的大型语言模型，专注于代理应用。它采用Pythonic函数调用方式，与传统JSON函数调用方法相比，具有单次并行多函数调用、自由形式推理和动作以及即时复杂解决方案生成等优势。该模型在多个基准测试中表现出色，包括Berkeley Function Calling Leaderboard (BFCL)、MMLU-Pro和Dria-Pythonic-Agent-Benchmark (DPAB)。模型大小为76.2亿参数，采用BF16张量类型，支持文本生成任务。其主要优点包括强大的编程辅助能力、高效的函数调用方式以及在特定领域的高准确率。该模型适用于需要复杂逻辑处理和多步骤任务执行的应用场景，如自动化编程、智能代理等。目前，该模型在Hugging Face平台上提供，供用户免费使用。

Dria-Agent-α是基于Python的大型语言模型工具交互框架。

Dria-Agent-α是Hugging Face推出的大型语言模型（LLM）工具交互框架。它通过Python代码来调用工具，与传统的JSON模式相比，能更充分地发挥LLM的推理能力，使模型能够以更接近人类自然语言的方式进行复杂问题的解决。该框架利用Python的流行性和接近伪代码的语法，使LLM在代理场景中表现更佳。Dria-Agent-α的开发使用了合成数据生成工具Dria，通过多阶段管道生成逼真的场景，训练模型进行复杂问题解决。目前已有Dria-Agent-α-3B和Dria-Agent-α-7B两个模型在Hugging Face上发布。

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。

多模态智能代理框架，解决复杂任务

OmAgent是一个复杂的多模态智能代理系统，致力于利用多模态大型语言模型和其他多模态算法来完成引人入胜的任务。该项目包括一个轻量级的智能代理框架omagent_core，精心设计以应对多模态挑战。OmAgent由三个核心组件构成：Video2RAG、DnCLoop和Rewinder Tool，分别负责长视频理解、复杂问题分解和信息回溯。

基于大型语言模型的智能代理研究

xLAM是一个由Salesforce AI Research团队开发的基于大型语言模型(Large Language Models, LLMs)的智能代理研究项目。它通过聚合来自不同环境的智能代理轨迹，标准化并统一这些轨迹到一致的格式，以创建一个优化的通用数据加载器，专门用于智能代理的训练。xLAM-v0.1-r是此模型系列的0.1版本，专为研究目的设计，与VLLM和FastChat平台兼容。

NVIDIA的高级语言模型，优化于英文对话场景。

Nemotron-4-340B-Instruct是由NVIDIA开发的大型语言模型(LLM)，专为英文单轮和多轮对话场景优化。该模型支持4096个token的上下文长度，经过监督式微调(SFT)、直接偏好优化(DPO)和奖励感知偏好优化(RPO)等额外的对齐步骤。模型在约20K人工标注数据的基础上，通过合成数据生成管道合成了超过98%的用于监督微调和偏好微调的数据。这使得模型在人类对话偏好、数学推理、编码和指令遵循方面表现良好，并且能够为多种用例生成高质量的合成数据。

Inception Labs 推出新一代扩散式大语言模型，提供极速、高效和高质量的语言生成能力。

Inception Labs 是一家专注于开发扩散式大语言模型（dLLMs）的公司。其技术灵感来源于先进的图像和视频生成系统，如 Midjourney 和 Sora。通过扩散模型，Inception Labs 提供了比传统自回归模型快 5-10 倍的速度、更高的效率和更强的生成控制能力。其模型支持并行文本生成，能够纠正错误和幻觉，适合多模态任务，并且在推理和结构化数据生成方面表现出色。公司由斯坦福、UCLA 和康奈尔大学的研究人员和工程师组成，是扩散模型领域的先驱。

OpenManus 是一个无需邀请码即可使用的开源智能代理项目。

OpenManus 是一个开源的智能代理项目，旨在通过开源的方式实现类似于 Manus 的功能，但无需邀请码即可使用。该项目由多个开发者共同开发，基于强大的语言模型和灵活的插件系统，能够快速实现各种复杂的任务。OpenManus 的主要优点是开源、免费且易于扩展，适合开发者和研究人员进行二次开发和研究。项目背景源于对现有智能代理工具的改进需求，目标是打造一个完全开放且易于使用的智能代理平台。

定义智能代理如何连接和协作，构建开放、安全、高效的智能代理网络。

Agent Network Protocol（ANP）旨在定义智能代理之间的连接和通信方式。它通过去中心化的身份认证和端到端加密通信，确保数据安全和隐私保护。其动态协议协商功能能够自动组织代理网络，实现高效的协作。ANP的目标是打破数据孤岛，让AI能够访问完整的上下文信息，从而推动智能代理时代的到来。该技术具有开放性、安全性和高效性等优点，适用于需要智能代理协作的多种场景。

Scira 是一个极简主义的 AI 驱动搜索引擎，帮助用户在互联网上查找信息。

Scira 是一个基于 AI 技术的搜索引擎，旨在通过强大的语言模型和搜索能力，为用户提供更高效、更精准的信息检索体验。它支持多种语言模型，如 Grok 2.0 和 Claude 3.5 Sonnet，并集成了 Tavily 等搜索工具，能够提供网页搜索、编程代码运行、天气查询等多种功能。Scira 的主要优点在于其简洁的界面和强大的功能集成，适合对传统搜索引擎不满意、希望借助 AI 提升搜索效率的用户。该项目开源免费，用户可以根据自己的需求进行本地部署或使用其提供的在线服务。

LLaDA是一种大规模语言扩散模型，具备强大的语言生成能力，与LLaMA3 8B性能相当。

LLaDA是一种新型的扩散模型，通过扩散过程生成文本，与传统的自回归模型不同。它在语言生成的可扩展性、指令遵循、上下文学习、对话能力和压缩能力等方面表现出色。该模型由中国人民大学和蚂蚁集团的研究人员开发，具有8B的规模，完全从零开始训练。其主要优点是能够通过扩散过程灵活地生成文本，支持多种语言任务，如数学问题解答、代码生成、翻译和多轮对话等。LLaDA的出现为语言模型的发展提供了新的方向，尤其是在生成质量和灵活性方面。

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。

Rabbit Android Agent 是一款能够使用和控制 Android 应用及设备的 AI 代理。

Rabbit Android Agent 是一款具有创新性的 AI 代理产品，旨在通过智能自动化操作提升用户在 Android 设备上的使用效率。它能够跨应用完成复杂的任务，例如调整系统设置、在不同应用间协调操作等。该产品代表了 AI 技术在移动设备上的深度应用，其主要优点是高度的自动化能力、智能识别和快速响应。产品背景是随着移动设备功能的日益复杂，用户需要更高效的工具来简化操作流程。目前产品处于研发阶段，尚未明确定价，但其定位是面向追求高效和智能化的用户群体。

DeepSeek 是一款先进的 AI 语言模型，擅长逻辑推理、数学和编程任务，提供免费使用。

DeepSeek 是由 High-Flyer 基金支持的中国 AI 实验室开发的先进语言模型，专注于开源模型和创新训练方法。其 R1 系列模型在逻辑推理和问题解决方面表现出色，采用强化学习和混合专家框架优化性能，以低成本实现高效训练。DeepSeek 的开源策略推动了社区创新，同时引发了关于 AI 竞争和开源模型影响力的行业讨论。其免费且无需注册的使用方式进一步降低了用户门槛，适合广泛的应用场景。

Doublezero 是一款由 Y Combinator 支持的 AI 协助工具，帮助用户自动化重复性任务。

Doublezero 是一款面向知识工作者的 AI 协助工具，旨在通过智能代理帮助用户自动化处理繁琐的重复性任务。它支持与多种常用应用程序集成，用户可以通过简单的指令让代理自主完成任务，并在必要时提供反馈或审批。该产品强调安全性、透明度和实时控制，用户可以随时监控代理的行为，并根据需要进行调整。目前处于测试阶段，目标是为用户提供无需编码技能的高效自动化解决方案。

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。

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。

Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型，能够理解图像和视频内容并生成相应文本。

Qwen2.5-VL 是 Qwen 团队推出的最新旗舰视觉语言模型，是视觉语言模型领域的重要进步。它不仅能够识别常见物体，还能分析图像中的文字、图表、图标等复杂内容，并支持对长视频的理解和事件定位。该模型在多个基准测试中表现出色，尤其在文档理解和视觉代理任务中具有显著优势，展现了强大的视觉理解和推理能力。其主要优点包括高效的多模态理解、强大的长视频处理能力以及灵活的工具调用能力，适用于多种应用场景。

Qwen2.5-Max是一个大规模的Mixture-of-Expert (MoE)模型，致力于提升模型智能。

Qwen2.5-Max是一个大规模的Mixture-of-Expert (MoE)模型，经过超过20万亿tokens的预训练和监督微调与人类反馈强化学习的后训练。它在多个基准测试中表现优异，展示了强大的知识和编码能力。该模型通过阿里巴巴云提供API接口，支持开发者在各种应用场景中使用。其主要优点包括强大的性能、灵活的部署方式和高效的训练技术，旨在为人工智能领域提供更智能的解决方案。

本地运行的人工智能代理，无缝自动化工程任务。

Codename Goose 是一款本地运行的人工智能代理工具，旨在帮助开发者高效完成工程任务。它强调开源和本地运行，确保用户对任务执行有完全控制权。通过连接外部服务器或API，Goose 可以根据用户需求进行扩展，实现复杂任务的自动化处理，从而让开发者专注于更重要的工作。Goose 的开源特性鼓励开发者参与贡献和创新，其本地运行的模式保障了数据隐私和任务执行效率。

Mistral Small 24B 是一款多语言、高性能的指令微调型大型语言模型，适用于多种应用场景。

Mistral Small 24B 是一款由 Mistral AI 团队开发的大型语言模型，拥有 240 亿参数，支持多语言对话和指令处理。该模型通过指令微调，能够生成高质量的文本内容，适用于聊天、写作、编程辅助等多种场景。其主要优点包括强大的语言生成能力、多语言支持以及高效推理能力。该模型适合需要高性能语言处理的个人和企业用户，具有开源许可，支持本地部署和量化优化，适合对数据隐私有要求的场景。

一个为开发者提供的生产级智能代理框架，可使用自然语言构建生产级代理工作流。

Eko 是一个面向开发者的生产级智能代理框架。它允许开发者通过自然语言和代码逻辑轻松构建基于代理的工作流。Eko 的主要优点包括高效的任务分解能力、强大的工具支持以及灵活的定制化选项。它旨在帮助开发者快速实现复杂的自动化任务，提高开发效率。Eko 由 FellouAI 团队开发，目前处于开源状态，支持多种平台，包括浏览器和桌面环境。具体价格未明确公开，但从其开源特性来看，可能对开发者免费开放，但部分高级功能或定制化服务可能需要付费。

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。

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。

这是一个基于Qwen2.5-32B模型的4位量化版本，专为高效推理和低资源部署设计。

该产品是一个基于Qwen2.5-32B的4位量化语言模型，通过GPTQ技术实现高效推理和低资源消耗。它在保持较高性能的同时，显著降低了模型的存储和计算需求，适合在资源受限的环境中使用。该模型主要面向需要高性能语言生成的应用场景，如智能客服、编程辅助、内容创作等。其开源许可和灵活的部署方式使其在商业和研究领域具有广泛的应用前景。

Cursor Convo Export：将你的 Cursor 对话导出到新窗口或文件

Cursor Convo Export 是由 Edwin Klesman 开发的一款 Cursor AI 扩展插件，旨在帮助用户将与 Cursor AI 的聊天历史导出到新窗口或时间戳文件中。该插件对于编程人员来说非常实用，因为它可以保存 AI 给出的重要指令和信息，如部署步骤、架构推理等，方便用户日后查阅。此外，当与 Cursor 的对话出现中断时，用户可以利用该插件将对话内容复制到新对话中，以便继续工作。该插件售价为 5 欧元，大小为 6.25 MB，提供 30 天退款保证。

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。