需求人群:
"EXAONE 3.5的目标受众包括研究人员、开发者和企业用户。研究人员可以利用这些模型进行AI领域的研究和开发,开发者可以将其集成到应用程序中以提升用户体验,企业用户可以通过这些模型提高工作效率和创新服务。"
使用场景示例:
- 韩国公司Polaris Office和Hancom正在探讨如何利用基于EXAONE 3.5的AI服务提升其软件服务。
- 正在进行的PoC项目将EXAONE 3.5集成到Hancom Office中,以提高公共机构的工作效能。
- EXAONE 3.5模型在数学和编程能力方面表现出色,在九个通用基准测试中取得了竞争性的结果。
产品特色:
- **长文本理解能力**:EXAONE 3.5模型能够处理长达32K令牌的上下文,相比同类全球模型具有更优的性能。
- **指令遵循能力**:在七个基准测试中,EXAONE 3.5模型在指令遵循能力上均排名第一,显著优于全球同规模模型。
- **训练效率提升**:通过改进数据集去重和信息脱敏,提高了模型训练的性能和效率。
- **去污染处理**:通过细致的去污染过程,提高了对EXAONE 3.5性能评估结果的信心。
- **多语言支持**:EXAONE 3.5模型在英语和韩语的长文本理解方面均展现出顶级性能。
- **业务合作**:LG AI Research与多家韩国和全球公司合作,以实现具体的业务成果。
- **负责任的AI**:在EXAONE 3.5的开发过程中,LG AI Research致力于负责任的AI实践,包括进行AI伦理影响评估。
使用教程:
1. 访问LG AI Research的官方网站或Hugging Face平台以获取EXAONE 3.5模型。
2. 根据需要选择合适的EXAONE 3.5模型版本(2.4B、7.8B或32B)。
3. 阅读并理解EXAONE 3.5的技术报告,了解模型的性能和使用场景。
4. 根据具体的应用需求,对模型进行微调以适应特定的任务或领域。
5. 利用模型的长文本理解和指令遵循能力,开发或改进应用程序。
6. 在开发过程中,遵循LG AI Ethics Principles,确保负责任地使用AI技术。
7. 收集反馈并持续优化模型性能,以满足不断变化的业务需求。
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前沿级别的AI模型,提供顶级的指令遵循和长文本处理能力。
EXAONE 3.5是LG AI Research发布的一系列人工智能模型,这些模型以其卓越的性能和成本效益而著称。它们在模型训练效率、去污染处理、长文本理解和指令遵循能力方面表现出色。EXAONE 3.5模型的开发遵循了LG的AI伦理原则,进行了AI伦理影响评估,以确保模型的负责任使用。这些模型的发布旨在推动AI研究和生态系统的发展,并为AI创新奠定基础。
高效能长文本处理AI模型
Jamba 1.5 Open Model Family是AI21公司推出的最新AI模型系列,基于SSM-Transformer架构,具有超长文本处理能力、高速度和高质量,是市场上同类产品中表现最优的。这些模型专为企业级应用设计,考虑了资源效率、质量、速度和解决关键任务的能力。
AI21推出的Jamba 1.6模型,专为企业私有部署设计,具备卓越的长文本处理能力。
Jamba 1.6 是 AI21 推出的最新语言模型,专为企业私有部署而设计。它在长文本处理方面表现出色,能够处理长达 256K 的上下文窗口,采用混合 SSM-Transformer 架构,可高效准确地处理长文本问答任务。该模型在质量上超越了 Mistral、Meta 和 Cohere 等同类模型,同时支持灵活的部署方式,包括在本地或 VPC 中私有部署,确保数据安全。它为企业提供了一种无需在数据安全和模型质量之间妥协的解决方案,适用于需要处理大量数据和长文本的场景,如研发、法律和金融分析等。目前,Jamba 1.6 已在多个企业中得到应用,如 Fnac 使用其进行数据分类,Educa Edtech 利用其构建个性化聊天机器人等。
全球首个可遵循指令的重排序器,为企业级RAG系统提供精准信息排序
Contextual AI Reranker 是一款革命性的AI模型,专为解决企业级检索增强生成(RAG)系统中信息冲突和排序不准确的问题而设计。它能够根据用户提供的自然语言指令,对检索结果进行精准排序,确保最符合需求的信息优先展示。该产品基于先进的AI技术,经过行业标准BEIR基准测试和内部数据集验证,表现卓越。其主要优点包括高准确率、强大的指令遵循能力和灵活的定制化选项,适用于金融、技术、专业服务等多个领域。产品目前提供免费试用,并通过API形式接入,方便企业快速部署和使用。
AI21 Jamba Large 1.6 是一款强大的混合 SSM-Transformer 架构基础模型,擅长长文本处理和高效推理。
AI21-Jamba-Large-1.6 是由 AI21 Labs 开发的混合 SSM-Transformer 架构基础模型,专为长文本处理和高效推理而设计。该模型在长文本处理、推理速度和质量方面表现出色,支持多种语言,并具备强大的指令跟随能力。它适用于需要处理大量文本数据的企业级应用,如金融分析、内容生成等。该模型采用 Jamba Open Model License 授权,允许在许可条款下进行研究和商业使用。
QwQ-32B 是一款强大的推理模型,专为复杂问题解决和文本生成设计,性能卓越。
QwQ-32B 是 Qwen 系列的推理模型,专注于复杂问题的思考和推理能力。它在下游任务中表现出色,尤其是在解决难题方面。该模型基于 Qwen2.5 架构,经过预训练和强化学习优化,具有 325 亿参数,支持 131072 个完整上下文长度的处理能力。其主要优点包括强大的推理能力、高效的长文本处理能力和灵活的部署选项。该模型适用于需要深度思考和复杂推理的场景,如学术研究、编程辅助和创意写作等。
这是一个基于HunyuanVideo模型的适配器,用于基于关键帧的视频生成。
HunyuanVideo Keyframe Control Lora 是一个针对HunyuanVideo T2V模型的适配器,专注于关键帧视频生成。它通过修改输入嵌入层以有效整合关键帧信息,并应用低秩适配(LoRA)技术优化线性层和卷积输入层,从而实现高效微调。该模型允许用户通过定义关键帧精确控制生成视频的起始和结束帧,确保生成内容与指定关键帧无缝衔接,增强视频连贯性和叙事性。它在视频生成领域具有重要应用价值,尤其在需要精确控制视频内容的场景中表现出色。
Gemini 2.0 Flash-Lite 是高效的语言模型,专为长文本处理和多种应用场景优化。
Gemini 2.0 Flash-Lite 是 Google 推出的高效语言模型,专为长文本处理和复杂任务优化。它在推理、多模态、数学和事实性基准测试中表现出色,具备简化的价格策略,使得百万级上下文窗口更加经济实惠。Gemini 2.0 Flash-Lite 已在 Google AI Studio 和 Vertex AI 中全面开放,适合企业级生产使用。
Phi-4-multimodal-instruct 是微软开发的轻量级多模态基础模型,支持文本、图像和音频输入。
Phi-4-multimodal-instruct 是微软开发的多模态基础模型,支持文本、图像和音频输入,生成文本输出。该模型基于Phi-3.5和Phi-4.0的研究和数据集构建,经过监督微调、直接偏好优化和人类反馈强化学习等过程,以提高指令遵循能力和安全性。它支持多种语言的文本、图像和音频输入,具有128K的上下文长度,适用于多种多模态任务,如语音识别、语音翻译、视觉问答等。该模型在多模态能力上取得了显著提升,尤其在语音和视觉任务上表现出色。它为开发者提供了强大的多模态处理能力,可用于构建各种多模态应用。
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。
月之暗面推出的最新AI模型,支持自动同步更新和大上下文长度,适用于AI聊天和智能助手构建。
kimi-latest 是月之暗面公司推出的最新 AI 模型,与 Kimi 智能助手同步升级,具备强大的上下文处理能力和自动缓存功能,能够有效降低使用成本。该模型支持图像理解和多种功能,如 ToolCalls 和联网搜索,适用于构建 AI 智能助手或客服系统。其价格为每百万 Tokens 1 元,定位为高效、灵活的 AI 模型解决方案。
Animagine XL 4.0 是一款专注于动漫风格的Stable Diffusion XL模型,专为生成高质量动漫图像而设计。
Animagine XL 4.0 是一款基于Stable Diffusion XL 1.0微调的动漫主题生成模型。它使用了840万张多样化的动漫风格图像进行训练,训练时长达到2650小时。该模型专注于通过文本提示生成和修改动漫主题图像,支持多种特殊标签,可控制图像生成的不同方面。其主要优点包括高质量的图像生成、丰富的动漫风格细节以及对特定角色和风格的精准还原。该模型由Cagliostro Research Lab开发,采用CreativeML Open RAIL++-M许可证,允许商业使用和修改。
网易有道开发的轻量级推理模型,可在单个GPU上部署,具备类似o1的推理能力。
Confucius-o1-14B是由网易有道团队开发的推理模型,基于Qwen2.5-14B-Instruct优化而成。它采用两阶段学习策略,能够自动生成推理链,并总结出逐步的问题解决过程。该模型主要面向教育领域,尤其适合K12数学问题的解答,能够帮助用户快速获取正确解题思路和答案。模型具备轻量化的特点,无需量化即可在单个GPU上部署,降低了使用门槛。其推理能力在内部评估中表现出色,为教育领域的AI应用提供了强大的技术支持。
一款由Mistral AI推出的先进编程辅助模型。
Codestral 25.01是由Mistral AI推出的一款先进的编程辅助模型,它代表了当前编程模型领域的前沿技术。该模型具有轻量级、快速以及精通80多种编程语言的特点,专为低延迟、高频率的使用场景进行了优化,并支持诸如代码填充(FIM)、代码纠正和测试生成等任务。Codestral 25.01在架构和分词器方面进行了改进,代码生成和补全速度比前代产品快约2倍,成为了同级别中编程任务的领导者,尤其在FIM用例中表现突出。其主要优点包括高效的架构、快速的代码生成能力以及对多种编程语言的精通,对于提升开发者的编程效率具有重要意义。Codestral 25.01目前通过Continue.dev等IDE/IDE插件合作伙伴向全球开发者推出,并支持本地部署,以满足企业对于数据和模型驻留的需求。
OpenAI o1 是一款先进的AI模型,专为复杂任务设计。
OpenAI o1 是一个高性能的AI模型,旨在处理复杂的多步骤任务,并提供先进的准确性。它是o1-preview的后继产品,已经用于构建代理应用程序,以简化客户支持、优化供应链决策和预测复杂的金融趋势。o1模型具有生产就绪的关键特性,包括函数调用、结构化输出、开发者消息、视觉能力等。o1-2024-12-17版本在多个基准测试中创下了新的最高成绩,提高了成本效率和性能。
高效处理长文本的双向编码器模型
ModernBERT-base是一个现代化的双向编码器Transformer模型,预训练于2万亿英文和代码数据,原生支持长达8192个token的上下文。该模型采用了Rotary Positional Embeddings (RoPE)、Local-Global Alternating Attention和Unpadding等最新架构改进,使其在长文本处理任务中表现出色。ModernBERT-base适用于需要处理长文档的任务,如检索、分类和大型语料库中的语义搜索。模型训练数据主要为英文和代码,因此可能在其他语言上的表现会有所降低。
快速生成高质量视频的模型
FastHunyuan是由Hao AI Lab开发的加速版HunyuanVideo模型,能够在6次扩散步骤中生成高质量视频,相比原始HunyuanVideo模型的50步扩散,速度提升约8倍。该模型在MixKit数据集上进行一致性蒸馏训练,具有高效率和高质量的特点,适用于需要快速生成视频的场景。
开源AI模型,具有7B参数和3.1T训练令牌
RWKV-6 Finch 7B World 3是一个开源的人工智能模型,拥有7B个参数,并且经过3.1万亿个多语言令牌的训练。该模型以其环保的设计理念和高性能而著称,旨在为全球用户提供高质量的开源AI模型,无论国籍、语言或经济状况如何。RWKV架构旨在减少对环境的影响,每令牌消耗的功率固定,与上下文长度无关。
基于文本生成图像的AI模型
fofr/flux-condensation是一个基于文本生成图像的AI模型,使用Diffusers库和LoRAs技术,能够根据用户提供的文本提示生成相应的图像。该模型在Replicate上训练,具有非商业性质的flux-1-dev许可证。它代表了文本到图像生成技术的最新进展,能够为设计师、艺术家和内容创作者提供强大的视觉表现工具。
Model Context Protocol的服务器集合
Awesome MCP Servers是一个集合了多种Model Context Protocol(MCP)服务器的平台,旨在为开发者提供一系列工具和接口,以便与不同的服务和数据库进行交互。MCP是一种用于AI模型的上下文协议,它允许AI模型通过标准化的方式与外部系统进行通信和数据交换。这个平台的重要性在于它促进了AI技术的发展和应用,通过提供易于集成的服务器,使得开发者能够快速构建和部署AI解决方案。
AI模型比较工具,免费开源
Countless.dev是一个提供AI模型比较的平台,用户可以轻松查看和比较不同的AI模型。这个工具对于开发者和研究人员来说非常重要,因为它可以帮助他们根据模型的特性和价格来选择最合适的AI模型。平台提供了详细的模型参数,如输入长度、输出长度、价格等,以及是否支持视觉功能。
Anduril与OpenAI合作,推进美国人工智能领导力并保护美国及盟军。
Anduril Industries是一家国防技术公司,与OpenAI合作,共同开发并负责任地部署先进的人工智能解决方案,用于国家安全任务。通过结合OpenAI的先进模型和Anduril的高性能国防系统及Lattice软件平台,合作旨在提高保护美国及盟军军事人员免受无人机和其他空中设备攻击的国防系统。这一合作强调了美国在人工智能领域的领导地位
大规模多语言偏好混合数据集
OLMo 2 1124 13B Preference Mixture是一个由Hugging Face提供的大型多语言数据集,包含377.7k个生成对,用于训练和优化语言模型,特别是在偏好学习和指令遵循方面。该数据集的重要性在于它提供了一个多样化和大规模的数据环境,有助于开发更加精准和个性化的语言处理技术。
多模态原生Mixture-of-Experts模型
Aria-Base-64K是Aria系列的基础模型之一,专为研究目的和继续训练而设计。该模型在长文本预训练阶段后形成,经过33B个token(21B多模态,12B语言,69%为长文本)的训练。它适合于长视频问答数据集或长文档问答数据集的继续预训练或微调,即使在资源有限的情况下,也可以通过短指令调优数据集进行后训练,并转移到长文本问答场景。该模型能够理解多达250张高分辨率图像或多达500张中等分辨率图像,并在语言和多模态场景中保持强大的基础性能。
先进的指令遵循模型,提供全面后训练技术指南。
Llama-3.1-Tulu-3-8B-RM是Tülu3模型家族的一部分,该家族以开源数据、代码和配方为特色,旨在为现代后训练技术提供全面指南。该模型专为聊天以外的多样化任务(如MATH、GSM8K和IFEval)提供最先进的性能。
领先的指令遵循模型家族,提供开源数据、代码和指南。
Llama-3.1-Tulu-3-70B-SFT是Tülu3模型家族的一部分,专为现代后训练技术提供全面指南而设计。该模型不仅在聊天任务上表现出色,还在MATH、GSM8K和IFEval等多种任务上实现了最先进的性能。它是基于公开可用的、合成的和人类创建的数据集训练的,主要使用英语,并遵循Llama 3.1社区许可协议。
Qwen2.5-Coder系列中的0.5B参数指令调优模型
Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列,专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5,Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码语言模型,其编码能力与GPT-4o相匹配。该模型在实际应用中,如代码代理等,提供了更全面的基础,不仅增强了编码能力,还保持了在数学和通用能力方面的优势。
高效处理长文本的先进语言模型
Qwen2.5-Turbo是阿里巴巴开发团队推出的一款能够处理超长文本的语言模型,它在Qwen2.5的基础上进行了优化,支持长达1M个token的上下文,相当于约100万英文单词或150万中文字符。该模型在1M-token Passkey Retrieval任务中实现了100%的准确率,并在RULER长文本评估基准测试中得分93.1,超越了GPT-4和GLM4-9B-1M。Qwen2.5-Turbo不仅在长文本处理上表现出色,还保持了短文本处理的高性能,且成本效益高,每1M个token的处理成本仅为0.3元。
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