产品库

一个用于GPT-3的游乐场

Everyprompt是一个用于GPT-3的游乐场。在这里，您可以探索和使用最新的语言模型，构建和分享与GPT-3一起使用的工具，了解人工智能的未来。Everyprompt为AI开发团队提供了一个非常好的工具。它提供了无限的API访问和团队支持，可以让您以更高效的方式开发和部署AI驱动的应用。根据不同的需求，Everyprompt提供了个人、团队和企业的定价计划。

一体化云平台，快速构建和管理AI应用

BafCloud是一个一体化云平台，简化AI开发流程。我们提供单一API访问，包含大量的AI模型和代理人。您可以轻松管理、调优和部署大规模语言模型，使用用户友好的界面。您可以快速构建适用于任何用例的定制AI代理人，确保无缝集成和协作。加入BafCloud，加速AI项目的头脑风暴、构建、集成和部署。

即刻访问OpenAI最新API功能

API Mall是一个开放的API平台,可以快速访问OpenAI的各种最新API功能,包括DALL-E、GPT-3、CLIP等。我们为开发者提供简单易用的API调用接口,只需几行代码就可以接入强大的AI能力,大大降低了AI应用开发的门槛。无需复杂的AI知识和庞大的计算资源,企业和开发者都可以用最低的成本构建基于AI的创新应用。

更多模态、更长记忆、更低成本

JinaChat是一种多功能的大型语言模型 (LLM) 服务，提供高级会话功能，可以回答问题、解释图像等等。JinaChat开创了多模式聊天功能的新时代，超越了文本，融入了图像等。享受我们提供的低于100个词元的免费简短互动。我们的API使开发人员能够利用长期对话历史记录，消除冗余提示来构建复杂的应用程序。使用JinaChat率先进入LLM服务的未来，其中的对话是多模式的、长记忆的和负担得起的。

释放超级推理能力，提升AIME & MATH基准测试性能。

DeepSeek-R1-Lite-Preview是一款专注于提升推理能力的AI模型，它在AIME和MATH基准测试中展现了出色的性能。该模型具备实时透明的思考过程，并且计划推出开源模型和API。DeepSeek-R1-Lite-Preview的推理能力随着思考长度的增加而稳步提升，显示出更好的性能。产品背景信息显示，DeepSeek-R1-Lite-Preview是DeepSeek公司推出的最新产品，旨在通过人工智能技术提升用户的工作效率和问题解决能力。目前，产品提供免费试用，具体的定价和定位信息尚未公布。

AI代理与功能连接平台

Functions for AI是一个将AI代理与各种功能连接的平台，使用户能够通过预测API获取正确的功能，收集用户认证，展示审核界面等。该产品通过集成多种应用程序的功能，增强AI的执行和验证能力，同时提供用户界面以确保交互的准确性和有效性。它支持无代码或少代码的快速集成开发，减少工程负担，并提供全面的合规性和数据安全保障。

专为软件改进设计的开源大型语言模型。

Lingma SWE-GPT是一个开源的大型语言模型，专注于软件工程领域的任务，旨在提供智能化的开发支持。该模型基于Qwen系列基础模型，经过额外训练以增强其在复杂软件工程任务中的能力。它在软件工程智能代理的权威排行榜上表现出色，适合需要自动化软件改进的开发团队和研究人员。

百度推出的零代码AI开发平台，一句话生成应用

秒哒是百度推出的零代码AI开发平台，它基于大模型和智能体技术，允许用户无需编写代码即可构建软件的能力。用户可以通过无代码编程、多智能体协作和规模化工具调用，轻松实现各种创意和想法。秒哒的主要优点包括0代码编程、多智能体协作、规模化工具调用、直观操作、创意实现、自动化流程和模块化构建。它适合需要快速开发和部署软件应用的企业、教育机构和个人开发者，无需具备编程知识即可使用。

人类中心语言模型和模拟器的领导者

Nous Research专注于开发以人为中心的语言模型和模拟器，致力于将AI系统与现实世界用户体验对齐。我们的主要研究领域包括模型架构、数据合成、微调和推理。我们优先开发开源、人类兼容的模型，挑战传统的封闭模型方法。

AI应用快速生成器

AnotherWrapper是一个AI应用快速生成器，旨在帮助开发者节省100多个小时的编码和头痛时间。它提供了一个全功能的Next.js AI启动套件，集成了多种AI模型和后端API路由，允许用户在沙盒中尝试并下载代码。产品背景信息显示，开发者Fekri在15个月内构建了约10个不同的AI应用，注意到在设置基础设施上浪费了大量时间，因此创建了这个工具以简化流程。产品定位于帮助用户快速启动AI创业项目，价格方面提供一次性付费，无限产品构建的选项。

开源的网页自动化库，支持任何大型语言模型（LLM）

browser-use是一个开源的网页自动化库，允许大型语言模型（LLM）与网站进行交互，通过简单的接口实现复杂的网页操作。该技术的主要优点包括对多种语言模型的通用支持、交互元素自动检测、多标签页管理、XPath提取、视觉模型支持等。它解决了传统网页自动化中的一些痛点，如动态内容处理、长任务解决等。browser-use以其灵活性和易用性，为开发者提供了一个强大的工具，以构建更加智能和自动化的网页交互体验。

通过逆向工程构建第三方集成的AI代理。

Integuru是一个AI代理，能够通过逆向工程技术生成第三方平台的集成代码。它通过分析浏览器的网络请求和用户的操作，自动生成能够触发特定动作的Python代码。这项技术的重要性在于，它可以帮助开发者无需深入了解第三方平台的内部API，即可快速构建集成解决方案，提高开发效率并降低技术门槛。Integuru由Integuru.ai开发，是一个开源项目，支持自定义请求和额外功能的开发。

一款通过纯语言模型实现的文本到语音合成模型

OuteTTS-0.1-350M是一款基于纯语言模型的文本到语音合成技术，它不需要外部适配器或复杂架构，通过精心设计的提示和音频标记实现高质量的语音合成。该模型基于LLaMa架构，使用350M参数，展示了直接使用语言模型进行语音合成的潜力。它通过三个步骤处理音频：使用WavTokenizer进行音频标记化、CTC强制对齐创建精确的单词到音频标记映射、以及遵循特定格式的结构化提示创建。OuteTTS的主要优点包括纯语言建模方法、声音克隆能力、与llama.cpp和GGUF格式的兼容性。

Meta 开发的子十亿参数语言模型，适用于设备端应用。

Meta 开发的自回归语言模型，采用优化架构，适合资源受限设备。优点多，如集成多种技术，支持零样本推理等，价格免费，面向自然语言处理研究人员和开发者。

高效优化的600M参数语言模型，专为设备端应用设计。

MobileLLM-600M是由Meta开发的自回归语言模型，采用了优化的Transformer架构，专为资源受限的设备端应用而设计。该模型集成了SwiGLU激活函数、深度薄架构、嵌入共享和分组查询注意力等关键技术。MobileLLM-600M在零样本常识推理任务上取得了显著的性能提升，与之前的125M/350M SoTA模型相比，分别提高了2.7%/4.3%的准确率。该模型的设计理念可扩展至更大模型，如MobileLLM-1B/1.5B，均取得了SoTA结果。

高精度将图片或PDF转换为Markdown文本或JSON结构化文档的API

pdf-extract-api是一个使用现代OCR技术和Ollama支持的模型将任何文档或图片转换为结构化的JSON或Markdown文本的API。它使用FastAPI构建，并使用Celery进行异步任务处理，Redis用于缓存OCR结果。该API无需云或外部依赖，所有处理都在本地开发或服务器环境中完成，确保数据安全。它支持PDF到Markdown的高精度转换，包括表格数据、数字或数学公式，并且可以使用Ollama支持的模型进行PDF到JSON的转换。此外，该API还支持LLM改进OCR结果，去除PDF中的个人身份信息（PII），以及分布式队列处理和缓存。

高效优化的子十亿参数语言模型，专为设备端应用设计

MobileLLM-350M是由Meta开发的自回归语言模型，采用优化的Transformer架构，专为设备端应用设计，以满足资源受限的环境。该模型整合了SwiGLU激活函数、深层薄架构、嵌入共享和分组查询注意力等关键技术，实现了在零样本常识推理任务上的显著准确率提升。MobileLLM-350M在保持较小模型尺寸的同时，提供了与更大模型相媲美的性能，是设备端自然语言处理应用的理想选择。

高效优化的小型语言模型，专为设备端应用设计。

MobileLLM-125M是由Meta开发的自动回归语言模型，它利用优化的变换器架构，专为资源受限的设备端应用而设计。该模型集成了包括SwiGLU激活函数、深度薄架构、嵌入共享和分组查询注意力等多项关键技术。MobileLLM-125M/350M在零样本常识推理任务上相较于前代125M/350M SoTA模型分别取得了2.7%和4.3%的准确率提升。该模型的设计理念可有效扩展到更大模型，MobileLLM-600M/1B/1.5B均取得了SoTA结果。

利用Claude 3.5 Sonnet Vision API进行图像中物体检测和可视化的强大Python工具

Claude Vision Object Detection是一个基于Python的工具，它利用Claude 3.5 Sonnet Vision API来检测图像中的物体并进行可视化。该工具能够自动在检测到的物体周围绘制边界框，对它们进行标记，并显示置信度分数。它支持处理单张图片或整个目录中的图片，并且具有高精度的置信度分数，为每个检测到的物体使用鲜艳且不同的颜色。此外，它还能保存带有检测结果的注释图片。

开发者可使用的Grok系列基础模型API

xAI API提供了对Grok系列基础模型的程序化访问，支持文本和图像输入，具有128,000个token的上下文长度，并支持函数调用和系统提示。该API与OpenAI和Anthropic的API完全兼容，简化了迁移过程。产品背景信息显示，xAI正在进行公共Beta测试，直至2024年底，期间每位用户每月可获得25美元的免费API积分。

优化的小型语言模型，适用于移动设备

MobileLLM是一种针对移动设备优化的小型语言模型，专注于设计少于十亿参数的高质量LLMs，以适应移动部署的实用性。与传统观念不同，该研究强调了模型架构在小型LLMs中的重要性。通过深度和薄型架构，结合嵌入共享和分组查询注意力机制，MobileLLM在准确性上取得了显著提升，并提出了一种不增加模型大小且延迟开销小的块级权重共享方法。此外，MobileLLM模型家族在聊天基准测试中显示出与之前小型模型相比的显著改进，并在API调用任务中接近LLaMA-v2 7B的正确性，突出了小型模型在普通设备用例中的能力。

AI优先的基础设施API，提供搜索、推荐和RAG服务

Trieve是一个AI优先的基础设施API，结合了语言模型和工具，用于微调排名和相关性，提供一站式的搜索、推荐、RAG和分析解决方案。它能够自动持续改进，基于数十个反馈信号，确保相关性。Trieve支持语义向量搜索、BM25和SPlade全文搜索，以及混合搜索，结合全文搜索和语义向量搜索。此外，它还提供了商品推销和相关性调整功能，帮助用户通过API或无代码仪表板调整搜索结果以实现KPI。Trieve建立在最佳基础之上，使用开源嵌入模型和LLMs，运行在自己的服务器上，确保数据安全。

衡量语言模型回答事实性问题能力的基准测试

SimpleQA是OpenAI发布的一个事实性基准测试，旨在衡量语言模型回答简短、寻求事实的问题的能力。它通过提供高正确性、多样性、挑战性和良好的研究者体验的数据集，帮助评估和提升语言模型的准确性和可靠性。这个基准测试对于训练能够产生事实正确响应的模型是一个重要的进步，有助于提高模型的可信度，并拓宽其应用范围。

开发者友好的OTP和SMS验证API

Prelude是一个为开发者设计的短信验证API平台，提供低成本、高效率的短信发送服务，帮助开发者在应用中实现用户验证功能。它通过人工智能路由和全球多个短信提供商的合作，确保短信的高到达率和高转化率，同时降低验证成本。Prelude的背景是帮助开发者在全球范围内以更低的成本实现用户验证，促进用户增长。

高质量音频生成框架

AudioLM是由Google Research开发的一个框架，用于高质量音频生成，具有长期一致性。它将输入音频映射到离散标记序列，并将音频生成视为这一表示空间中的语言建模任务。AudioLM通过在大量原始音频波形上训练，学习生成自然且连贯的音频续篇，即使在没有文本或注释的情况下，也能生成语法和语义上合理的语音续篇，同时保持说话者的身份和韵律。此外，AudioLM还能生成连贯的钢琴音乐续篇，尽管它在训练时没有使用任何音乐的符号表示。

Anthropic提供的教育课程，涵盖API基础和提示工程等领域。

Anthropic's educational courses是一个在线教育平台，提供关于如何使用Anthropic的API和提示工程技术的课程。这些课程旨在教育用户如何有效地与AI模型交互，提高工作效率和学习新技术。产品背景信息显示，这些课程适合希望深入了解AI技术和API使用的专业人士和学生，课程内容覆盖从基础到高级的多个层面。

Ortlin是与OpenAI模型和API交互的Web界面。

Ortlin是一个基于Web的图形用户界面，旨在帮助任何人（无论是技术用户还是非技术用户）轻松地与OpenAI的API和底层模型进行交互。它是完全免费且开源的，使用户能够无障碍地利用OpenAI的强大功能。

自动化消息和构建自定义工作流程的通信接口

OpenPhone API 是一个为企业提供的电话系统和通信接口，它允许用户将电话、短信和联系人更深入地集成到他们的技术栈中。这个API支持自动化消息发送，保持联系人同步，记录CRM中的活动，并构建自定义集成。它使用API密钥进行身份验证，确保对账户数据和功能的安全性访问。OpenPhone API 的主要优点包括简化系统操作，通过单一工具替代多个平台，以及提供以前通过Webhook无法访问的关键信息。

利用大型语言模型（LLM）进行创新研究的智能代理

CoI-Agent是一个基于大型语言模型（LLM）的智能代理，旨在通过链式思维（Chain of Ideas）的方式革新研究领域的新想法开发。该模型通过整合和分析大量数据，为研究人员提供创新的思路和研究方向。它的重要性在于能够加速科研进程，提高研究效率，帮助研究人员在复杂的数据中发现新的模式和联系。CoI-Agent由DAMO-NLP-SG团队开发，是一个开源项目，可以免费使用。

多模态语言模型，融合文本和语音

Spirit LM是一个基础多模态语言模型，能够自由混合文本和语音。该模型基于一个7B预训练的文本语言模型，通过持续在文本和语音单元上训练来扩展到语音模式。语音和文本序列被串联为单个令牌流，并使用一个小的自动策划的语音-文本平行语料库，采用词级交错方法进行训练。Spirit LM有两个版本：基础版使用语音音素单元（HuBERT），而表达版除了音素单元外，还使用音高和风格单元来模拟表达性。对于两个版本，文本都使用子词BPE令牌进行编码。该模型不仅展现了文本模型的语义能力，还展现了语音模型的表达能力。此外，我们展示了Spirit LM能够在少量样本的情况下跨模态学习新任务（例如ASR、TTS、语音分类）。