产品库

解锁数据 AI

Encord 是一款软件，可帮助您安全地开发、测试和部署大规模的预测性和生成性人工智能系统。利用您的数据构建智能应用程序，释放机器学习的价值。Encord Data Engine 帮助您验证和调试模型，创建训练和验证数据，以及优化基础模型的性能。Encord Annotate 是一个易于使用的平台，可帮助您创建高质量的训练数据，加快模型部署速度。Encord Active 提供数据驱动的洞察力，帮助改善模型质量和快速诊断问题。Encord Accelerate 可按需提供高质量的专业标注服务。

智能文档处理AI平台，利用AI、机器学习和OCR技术自动化数据提取、分类和组织各种文档类型。

docsynecx是一款智能文档处理AI平台，通过AI、机器学习和OCR技术，自动化处理各种文档类型，包括发票处理、收据、提单等。该平台能够快速准确地提取、分类和组织结构化、半结构化和非结构化数据。

昆仑万维开源的高性能数学代码推理模型，性能卓越

Skywork-OR1是由昆仑万维天工团队开发的高性能数学代码推理模型。该模型系列在同等参数规模下实现了业界领先的推理性能，突破了大模型在逻辑理解与复杂任务求解方面的能力瓶颈。Skywork-OR1系列包括Skywork-OR1-Math-7B、Skywork-OR1-7B-Preview和Skywork-OR1-32B-Preview三款模型，分别聚焦数学推理、通用推理和高性能推理任务。此次开源不仅涵盖模型权重，还全面开放了训练数据集和完整训练代码，所有资源均已上传至GitHub和Huggingface平台，为AI社区提供了完全可复现的实践参考。这种全方位的开源策略有助于推动整个AI社区在推理能力研究上的共同进步。

Dream 7B 是最强大的开放扩散大语言模型。

Dream 7B 是由香港大学 NLP 组和华为诺亚方舟实验室联合推出的最新扩散大语言模型。它在文本生成领域展现了优异的性能，特别是在复杂推理、长期规划和上下文连贯性等方面。该模型采用了先进的训练方法，具有强大的计划能力和灵活的推理能力，为各类 AI 应用提供了更为强大的支持。

一款为 AI/ML 模型监控和管理而设计的工具。

Arthur Engine 是一个旨在监控和治理 AI/ML 工作负载的工具，利用流行的开源技术和框架。该产品的企业版提供更好的性能和额外功能，如自定义的企业级防护机制和指标，旨在最大化 AI 对组织的潜力。它能够有效评估和优化模型，确保数据安全与合规。

基于 Gemini 的 Colab 数据科学助手，可自动生成完整的 Colab 笔记本代码。

Data Science Agent in Colab 是 Google 推出的一款基于 Gemini 的智能工具，旨在简化数据科学工作流程。它通过自然语言描述自动生成完整的 Colab 笔记本代码，涵盖数据导入、分析和可视化等任务。该工具的主要优点是节省时间、提高效率，并且生成的代码可修改和共享。它面向数据科学家、研究人员和开发者，尤其是那些希望快速从数据中获取洞察的用户。目前该工具免费提供给符合条件的用户。

3FS是一个高性能分布式文件系统，专为AI训练和推理工作负载设计。

3FS是一个专为AI训练和推理工作负载设计的高性能分布式文件系统。它利用现代SSD和RDMA网络，提供共享存储层，简化分布式应用开发。其核心优势在于高性能、强一致性和对多种工作负载的支持，能够显著提升AI开发和部署的效率。该系统适用于大规模AI项目，尤其在数据准备、训练和推理阶段表现出色。

提供全球最便宜的GPU云服务，助力自托管AI/ML开发。

Thunder Compute是一个专注于AI/ML开发的GPU云服务平台，通过虚拟化技术，帮助用户以极低的成本使用高性能GPU资源。其主要优点是价格低廉，相比传统云服务提供商可节省高达80%的成本。该平台支持多种主流GPU型号，如NVIDIA Tesla T4、A100等，并提供7+ Gbps的网络连接，确保数据传输的高效性。Thunder Compute的目标是为AI开发者和企业降低硬件成本，加速模型训练和部署，推动AI技术的普及和应用。

Heron的AI技术可自动化处理文档密集型工作，提升工作效率。

Heron是一款专注于自动化文档处理的生产力工具。它通过先进的AI技术，能够快速接收、分类、解析和同步文档数据，直接将结构化数据同步到用户的CRM系统中。Heron的主要优点包括高效的数据处理能力、强大的机器学习支持以及与现有业务流程的无缝集成。该产品主要面向需要处理大量文档的中小企业融资、法律、保险等行业，旨在帮助用户节省时间、降低成本并提高决策效率。Heron的定价策略灵活，具体价格根据客户需求定制，适合希望通过技术提升工作效率的企业。

AI研究资源导航网站，提供AI研究资源、文档和实践案例

DeepResearch123是一个AI研究资源导航平台，旨在为研究人员、开发者和爱好者提供丰富的AI研究资源、文档和实践案例。该平台涵盖了机器学习、深度学习和人工智能等多个领域的最新研究成果，帮助用户快速了解和掌握相关知识。其主要优点是资源丰富、分类清晰，便于用户查找和学习。该平台面向对AI研究感兴趣的各类人群，无论是初学者还是专业人士都能从中受益。目前平台免费开放，用户无需付费即可使用所有功能。

在线学习Python、AI、大模型、AI写作绘画课程，零基础轻松入门。

Mo是一个专注于 AI 技术学习和应用的平台，旨在为用户提供从基础到高级的系统学习资源，帮助各类学习者掌握 AI 技能，并将其应用于实际项目中。无论你是大学生、职场新人，还是想提升自己技能的行业专家，Mo都能为你提供量身定制的课程、实战项目和工具，带你深入理解和应用人工智能。

一个AI驱动的数据科学团队，帮助用户更快地完成常见数据科学任务。

该产品是一个AI驱动的数据科学团队模型，旨在帮助用户以更快的速度完成数据科学任务。它通过一系列专业的数据科学代理（Agents），如数据清洗、特征工程、建模等，来自动化和加速数据科学工作流程。该产品的主要优点是能够显著提高数据科学工作的效率，减少人工干预，适用于需要快速处理和分析大量数据的企业和研究机构。产品目前处于Beta阶段，正在积极开发中，可能会有突破性变化。它采用MIT许可证，用户可以在GitHub上免费使用和贡献代码。

一个开源AI模型微调与变现平台，助力AI初创企业、机器学习工程师和研究人员。

Bakery是一个专注于开源AI模型的微调与变现的在线平台，为AI初创企业、机器学习工程师和研究人员提供了一个便捷的工具，使他们能够轻松地对AI模型进行微调，并在市场中进行变现。该平台的主要优点在于其简单易用的界面和强大的功能，用户可以快速创建或上传数据集，微调模型设置，并在市场中进行变现。Bakery的背景信息表明，它旨在推动开源AI技术的发展，并为开发者提供更多的商业机会。虽然具体的定价信息未在页面中明确展示，但其定位是为AI领域的专业人士提供一个高效的工具。

谷歌开发的AI模型，提供推理能力更强的响应。

Gemini 2.0 Flash Thinking Mode是谷歌推出的一个实验性AI模型，旨在生成模型在响应过程中的“思考过程”。相较于基础的Gemini 2.0 Flash模型，Thinking Mode在响应中展现出更强的推理能力。该模型在Google AI Studio和Gemini API中均可使用，是谷歌在人工智能领域的重要技术成果，对于开发者和研究人员来说，提供了一个强大的工具来探索和实现复杂的AI应用。

Google DeepMind开发的高性能AI模型

Gemini 2.0 Flash Experimental是Google DeepMind开发的最新AI模型，旨在提供低延迟和增强性能的智能代理体验。该模型支持原生工具使用，并首次能够原生创建图像和生成语音，代表了AI技术在理解和生成多媒体内容方面的重要进步。Gemini Flash模型家族以其高效的处理能力和广泛的应用场景，成为推动AI领域发展的关键技术之一。

Phi开放模型，强大、低成本、低延迟的小语言模型。

Phi Open Models是微软Azure提供的一款小型语言模型（SLMs），以其卓越的性能、低成本和低延迟重新定义了小语言模型的可能性。Phi模型在保持较小体积的同时，提供了强大的AI能力，降低了资源消耗，并确保了成本效益的生成型AI部署。Phi模型的开发遵循了微软的AI原则，包括责任、透明度、公平性、可靠性和安全性、隐私和安全性以及包容性。

RWKV家族中最大的模型，采用MoE技术提升效率。

Flock of Finches 37B-A11B v0.1是RWKV家族的最新成员，这是一个实验性模型，拥有11亿个活跃参数，尽管仅训练了1090亿个token，但在常见基准测试中的得分与最近发布的Finch 14B模型大致相当。该模型采用了高效的稀疏混合专家(MoE)方法，在任何给定token上仅激活一部分参数，从而在训练和推理过程中节省时间和减少计算资源的使用。尽管这种架构选择以更高的VRAM使用为代价，但从我们的角度看，能够低成本训练和运行具有更大能力模型是非常值得的。

最强大的RWKV模型变体，打破多项英语基准测试。

Q-RWKV-6 32B Instruct Preview是由Recursal AI开发的最新RWKV模型变体，它在多项英语基准测试中超越了之前所有的RWKV、State Space和Liquid AI模型。这个模型通过将Qwen 32B Instruct模型的权重转换到定制的QRWKV6架构中，成功地用RWKV-V6注意力头替换了现有的Transformer注意力头，这一过程是由Recursal AI团队与RWKV和EleutherAI开源社区联合开发的。该模型的主要优点包括在大规模计算成本上的显著降低，以及对环境友好的开源AI技术。

快速高效的生成型AI模型

Command R7B是Cohere公司推出的一款高性能、可扩展的大型语言模型（LLM），专为企业级应用设计。它在保持较小模型体积的同时，提供了一流的速度、效率和质量，能够在普通的GPU、边缘设备甚至CPU上部署，大幅降低了AI应用的生产部署成本。Command R7B在多语言支持、引用验证检索增强生成（RAG）、推理、工具使用和代理行为等方面表现出色，特别适合需要优化速度、成本性能和计算资源的企业使用案例。

微软最新的小型语言模型，专注于复杂推理

Phi-4是微软Phi系列小型语言模型的最新成员，拥有14B参数，擅长数学等复杂推理领域。Phi-4通过使用高质量的合成数据集、精选有机数据和后训练创新，在大小与质量之间取得了平衡。Phi-4体现了微软在小型语言模型（SLM）领域的技术进步，推动了AI技术的边界。Phi-4目前已在Azure AI Foundry上提供，并将在未来几周登陆Hugging Face平台。

Google第六代张量处理单元，提供卓越的AI工作负载性能。

Trillium TPU是Google Cloud的第六代Tensor Processing Unit（TPU），专为AI工作负载设计，提供增强的性能和成本效益。它作为Google Cloud AI Hypercomputer的关键组件，通过集成的硬件系统、开放软件、领先的机器学习框架和灵活的消费模型，支持大规模AI模型的训练、微调和推理。Trillium TPU在性能、成本效率和可持续性方面都有显著提升，是AI领域的重要进步。

基于线程的数据加载解决方案，加速AI模型训练。

SPDL（Scalable and Performant Data Loading）是由Meta Reality Labs开发的一种新的数据加载解决方案，旨在提高AI模型训练的效率。它采用基于线程的并行处理，相比传统的基于进程的解决方案，SPDL在普通Python解释器中实现了高吞吐量，并且消耗的计算资源更少。SPDL与Free-Threaded Python兼容，在禁用GIL的情况下，比启用GIL的FT Python实现更高的吞吐量。SPDL的主要优点包括高吞吐量、易于理解的性能、不封装预处理操作、不引入领域特定语言（DSL）、无缝集成异步工具、灵活性、简单直观以及容错性。SPDL的背景信息显示，随着模型规模的增长，对数据的计算需求也随之增加，而SPDL通过最大化GPU的利用，加快了模型训练的速度。

前沿AI模型的规模化访问方案

ChatGPT Pro是OpenAI推出的一款月费200美元的产品，它提供了对OpenAI最先进模型和工具的规模化访问权限。该计划包括对OpenAI o1模型的无限访问，以及o1-mini、GPT-4o和高级语音功能。o1 pro模式是o1的一个版本，它使用更多的计算资源来更深入地思考并提供更好的答案，尤其是在解决最困难的问题时。ChatGPT Pro旨在帮助研究人员、工程师和其他日常使用研究级智能的个体提高生产力，并保持在人工智能进步的前沿。

AI驱动的代码补全工具

GitHub Copilot是一个由GitHub提供的AI驱动的代码补全工具，它通过机器学习技术帮助开发者在编写代码时提供智能的代码建议。该工具集成在Visual Studio Code等IDE中，能够理解代码上下文并提供整行甚至整个函数的代码补全。现在GitHub Copilot也上线了Web版。GitHub Copilot的开发背景基于大量开源代码的训练，使其能够提供高质量的代码建议，提高开发效率和代码质量。它支持多种编程语言，并且可以根据开发者的编码习惯进行个性化调整。GitHub Copilot的价格定位是为专业开发者提供付费服务，同时也提供了免费试用的机会。

PaliGemma 2是功能强大的视觉语言模型，简单易调优。

PaliGemma 2是Gemma家族中的第二代视觉语言模型，它在性能上进行了扩展，增加了视觉能力，使得模型能够看到、理解和与视觉输入交互，开启了新的可能性。PaliGemma 2基于高性能的Gemma 2模型构建，提供了多种模型尺寸（3B、10B、28B参数）和分辨率（224px、448px、896px）以优化任何任务的性能。此外，PaliGemma 2在化学公式识别、乐谱识别、空间推理和胸部X光报告生成等方面展现出领先的性能。PaliGemma 2旨在为现有PaliGemma用户提供便捷的升级路径，作为即插即用的替代品，大多数任务无需大幅修改代码即可获得性能提升。

Stable Diffusion 3.5 Large的三款ControlNets模型

ControlNets for Stable Diffusion 3.5 Large是Stability AI推出的三款图像控制模型，包括Blur、Canny和Depth。这些模型能够提供精确和便捷的图像生成控制，适用于从室内设计到角色创建等多种应用场景。它们在用户偏好的ELO比较研究中排名第一，显示出其在同类模型中的优越性。这些模型在Stability AI社区许可下免费提供给商业和非商业用途，对于年收入不超过100万美元的组织和个人，使用完全免费，并且产出的媒体所有权归用户所有。

AI驱动的动物图像生成器，快速创建高质量动物图像。

Random Animal Generator是一个利用先进人工智能技术的网站，用户可以在短时间内生成高质量、独特的动物图像。这项技术的重要性在于它能够快速满足用户对动物图像的需求，无论是用于娱乐、教育还是设计灵感。产品背景信息显示，该网站由专业的机器学习算法支持，能够提供即时的结果和多样化的动物种类及风格选择。价格方面，网站提供了不同层次的服务选项，以满足不同用户的需求。

开创性的质量与成本新标准的图谱增强型检索增强生成模型

LazyGraphRAG是微软研究院开发的一种新型图谱增强型检索增强生成（RAG）模型，它不需要预先对源数据进行总结，从而避免了可能让一些用户和用例望而却步的前期索引成本。LazyGraphRAG在成本和质量方面具有内在的可扩展性，它通过推迟使用大型语言模型（LLM）来大幅提高答案生成的效率。该模型在本地和全局查询的性能上均展现出色，同时查询成本远低于传统的GraphRAG。LazyGraphRAG的出现，为AI系统在私有数据集上处理复杂问题提供了新的解决方案，具有重要的商业和技术价值。

数据标注平台，助力AI项目高效管理数据标注项目。

Data Annotation Platform是一个端到端的数据标注平台，允许用户上传计算机视觉数据，选择标注类型，并下载结果，无需任何最低承诺。该平台支持多种数据标注类型，包括矩形、多边形、3D立方体、关键点、语义分割、实例分割和泛视觉分割等，服务于AI项目经理、机器学习工程师、AI初创公司和研究团队，解决他们在数据标注过程中遇到的挑战。平台以其无缝执行、成本计算器、指令生成器、免费任务、API接入和团队访问等特点，为用户提供了一个简单、高效、成本效益高的数据标注解决方案。

开放的大型推理模型，解决现实世界问题

Marco-o1是一个开放的大型推理模型，旨在通过先进的技术如Chain-of-Thought (CoT) fine-tuning、Monte Carlo Tree Search (MCTS)、反射机制和创新的推理策略，优化复杂现实世界问题的解决任务。该模型不仅关注数学、物理和编程等有标准答案的学科，还强调开放性问题的解决。Marco-o1由阿里巴巴国际数字商务的MarcoPolo团队开发，具有强大的推理能力，已在多个领域展示出卓越的性能。