产品库

LG AI Research开发的双语文本生成模型

EXAONE-3.5-2.4B-Instruct-AWQ是由LG AI Research开发的一系列双语（英语和韩语）指令调优生成模型，参数范围从2.4B到32B。这些模型支持长达32K令牌的长上下文处理，并且在真实世界用例和长上下文理解方面展现出最先进的性能，同时在与近期发布的类似大小模型相比，在通用领域保持竞争力。该模型在部署到小型或资源受限设备上进行了优化，并且采用了AWQ量化技术，实现了4位群组权重量化（W4A16g128）。

LG AI Research开发的多语言生成模型

EXAONE-3.5-7.8B-Instruct是由LG AI Research开发的一系列指令调优的双语（英语和韩语）生成模型，参数范围从2.4B到32B。这些模型支持长达32K令牌的长上下文处理，并在真实世界用例和长上下文理解方面展现出最先进的性能，同时在与近期发布的类似大小模型相比，在通用领域保持竞争力。

LG AI Research开发的双语生成模型

EXAONE 3.5是LG AI Research开发的一系列指令调优的双语（英语和韩语）生成模型，参数范围从2.4B到32B。这些模型支持长达32K令牌的长上下文处理，并在真实世界用例和长上下文理解方面展现出最先进的性能，同时在与最近发布的类似大小模型相比的一般领域中保持竞争力。EXAONE 3.5模型包括：1) 2.4B模型，优化用于小型或资源受限设备的部署；2) 7.8B模型，与前代模型大小相匹配，但提供改进的性能；3) 32B模型，提供强大的性能。

LG AI Research开发的32B参数双语生成模型

EXAONE-3.5-32B-Instruct是由LG AI Research开发的一系列指令调优的双语（英语和韩语）生成模型，包含从2.4B到32B参数的不同模型。这些模型支持长达32K令牌的长上下文处理，并在真实世界用例和长上下文理解方面展现出了最先进的性能，同时在与近期发布的类似大小模型相比时，在通用领域也保持了竞争力。

70亿参数的量化文本生成模型

Llama-Lynx-70b-4bit-Quantized是由PatronusAI开发的一个大型文本生成模型，具有70亿参数，并且经过4位量化处理，以优化模型大小和推理速度。该模型基于Hugging Face的Transformers库构建，支持多种语言，特别是在对话生成和文本生成领域表现出色。它的重要性在于能够在保持较高性能的同时减少模型的存储和计算需求，使得在资源受限的环境中也能部署强大的AI模型。

70亿参数的文本生成模型

Llama-lynx-70b-4bitAWQ是一个由Hugging Face托管的70亿参数的文本生成模型，使用了4-bit精度和AWQ技术。该模型在自然语言处理领域具有重要性，特别是在需要处理大量数据和复杂任务时。它的优势在于能够生成高质量的文本，同时保持较低的计算成本。产品背景信息显示，该模型与'transformers'和'safetensors'库兼容，适用于文本生成任务。

LG AI Research开发的双语文本生成模型

EXAONE-3.5-2.4B-Instruct是LG AI Research开发的一系列双语（英语和韩语）指令调优的生成模型，参数范围从2.4B到32B。这些模型支持长达32K令牌的长上下文处理，并在真实世界用例和长上下文理解方面展现出最先进的性能，同时在与最近发布的类似大小模型相比的通用领域中保持竞争力。该模型特别适合需要处理长文本和多语言需求的场景，如自动翻译、文本摘要、对话系统等。

EXAONE 3.5系列的7.8B参数双语生成模型

EXAONE 3.5是LG AI Research开发的一系列双语（英语和韩语）指令调优的生成模型，参数从2.4B到32B不等。这些模型支持长达32K令牌的长上下文处理，在真实世界用例和长上下文理解方面展现出了最先进的性能，同时在与近期发布的类似大小模型相比，在通用领域保持竞争力。EXAONE 3.5模型包括：1) 2.4B模型，优化用于部署在小型或资源受限的设备上；2) 7.8B模型，与前代模型大小匹配但提供改进的性能；3) 32B模型，提供强大的性能。

LG AI Research开发的双语文本生成模型

EXAONE-3.5-2.4B-Instruct-GGUF是由LG AI Research开发的一系列双语（英语和韩语）指令调优的生成型模型，参数范围从2.4B到32B。这些模型支持长达32K令牌的长上下文处理，并在真实世界用例和长上下文理解方面展现出最先进的性能，同时在与近期发布的类似大小模型相比，在通用领域保持竞争力。该模型的重要性在于其优化了在小型或资源受限设备上的部署，同时提供了强大的性能。

Qwen团队开发的实验性研究模型，专注于提升AI推理能力。

QwQ-32B-Preview是一个由Qwen团队开发的实验性研究模型，旨在提高人工智能的推理能力。该模型展示了有前景的分析能力，但也存在一些重要的限制。模型在数学和编程方面表现出色，但在常识推理和细微语言理解方面还有提升空间。该模型使用了transformers架构，具有32.5B个参数，64层，以及40个注意力头（GQA）。产品背景信息显示，QwQ-32B-Preview是基于Qwen2.5-32B模型的进一步开发，具有更深层次的语言理解和生成能力。

多语言大型语言模型，支持23种语言

Aya Expanse 32B是由Cohere For AI开发的多语言大型语言模型，拥有32亿参数，专注于提供高性能的多语言支持。它结合了先进的数据仲裁、多语言偏好训练、安全调整和模型合并技术，以支持23种语言，包括阿拉伯语、中文（简体和繁体）、捷克语、荷兰语、英语、法语、德语、希腊语、希伯来语、印地语、印尼语、意大利语、日语、韩语、波斯语、波兰语、葡萄牙语、罗马尼亚语、俄语、西班牙语、土耳其语、乌克兰语和越南语。该模型的发布旨在使社区基础的研究工作更加易于获取，通过发布高性能的多语言模型权重，供全球研究人员使用。

TinyLlama项目旨在在3万亿令牌上预训练一个1.1B Llama模型。通过一些适当的优化，我们可以在“仅”90天内使用16个A100-40G GPU完成。训练已于2023-09-01开始。

TinyLlama项目旨在在3万亿令牌上预训练一个1.1B Llama模型。通过一些适当的优化，我们可以在“仅”90天内使用16个A100-40G GPU完成。训练已于2023-09-01开始。我们采用了与Llama 2完全相同的架构和分词器。这意味着TinyLlama可以在许多建立在Llama基础上的开源项目中使用。此外，TinyLlama只有1.1B个参数，紧凑性使其能够满足许多对计算和内存占用有限的应用需求。

一个先进的统一偏好建模模型。

WorldPM-72B 是一个通过大规模训练获得的统一偏好建模模型，具有显著的通用性和较强的表现能力。该模型基于 15M 偏好数据，展示了在客观知识的偏好识别方面的巨大潜力。适合用于生成更高质量的文本内容，尤其在写作领域具有重要的应用价值。

专业AI提示生成工具，优化ChatGPT、Claude、Gemini等AI模型体验。

TaoPrompt是一款专业的AI提示生成工具，能够快速而准确地创建AI提示，帮助用户优化与ChatGPT、Claude、Gemini等AI模型的交互体验。它能够帮助用户节省时间，提高工作效率，适用于各种领域的需求。

使用文本描述您的想法，我们的高级AI将将您的文本提示转换为引人注目的图像。让文字变成图像，轻松实现！

ImagineArt AI工具是一款人工智能艺术生成工具，利用先进的AI技术，可以将文字描述转化为生动的图像作品。其主要优点包括快速生成图像、灵活性高、用户友好，定位于为用户提供创意灵感和图像生成解决方案。

免费在线AI说唱生成器，创作定制说唱音乐，瞬间生成独特的说唱歌曲和节拍！

AI说唱生成器是一款利用AI技术从文本创作说唱音乐的工具，能够快速生成独特的说唱音乐作品。其优势在于快速创作、帮助解决创作障碍、提供免费音乐等。

一个集成视觉理解和生成的多模态生成模型。

Liquid 是一个自回归生成模型，通过将图像分解为离散代码并与文本标记共享特征空间，促进视觉理解和文本生成的无缝集成。此模型的主要优点在于无需外部预训练的视觉嵌入，减少了对资源的依赖，同时通过规模法则发现了理解与生成任务之间的相互促进效应。

强大的语言模型，支持多种自然语言处理任务。

GLM-4-32B 是一个高性能的生成语言模型，旨在处理多种自然语言任务。它通过深度学习技术训练而成，能够生成连贯的文本和回答复杂问题。该模型适用于学术研究、商业应用和开发者，价格合理，定位精准，是自然语言处理领域的领先产品。

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。

将文本即时转换为令人惊叹的 3D 模型。

MeshifAI 是一个先进的文本到 3D 模型生成平台，旨在帮助开发者在应用程序、游戏和网站中快速集成高质量的 3D 生成功能。凭借其强大的 AI 技术，用户只需输入描述，便可生成逼真的 3D 模型，极大地简化了 3D 设计过程。该平台易于使用，适合各种开发需求。

一个强大的文本生成模型，适用于多种对话应用。

DeepSeek-V3-0324 是一个先进的文本生成模型，具有 685 亿参数，采用 BF16 和 F32 张量类型，能够支持高效的推理和文本生成。该模型的主要优点在于其强大的生成能力和开放源码的特性，使其可以被广泛应用于多种自然语言处理任务。该模型的定位是为开发者和研究人员提供一个强大的工具，帮助他们在文本生成领域取得突破。

一款 21B 通用推理模型，适合低延迟应用。

Reka Flash 3 是一款从零开始训练的 21 亿参数的通用推理模型，利用合成和公共数据集进行监督微调，结合基于模型和基于规则的奖励进行强化学习。该模型在低延迟和设备端部署应用中表现优异，具有较强的研究能力。它目前是同类开源模型中的最佳选择，适合于各种自然语言处理任务和应用场景。

o1-pro 模型通过强化学习提升复杂推理能力，提供更优答案。

o1-pro 模型是一种先进的人工智能语言模型，专为提供高质量文本生成和复杂推理设计。其在推理和响应准确性上表现优越，适合需要高精度文本处理的应用场景。该模型的定价基于使用的 tokens，输入每百万 tokens 价格为 150 美元，输出每百万 tokens 价格为 600 美元，适合企业和开发者在其应用中集成高效的文本生成能力。

私密且无审查的人工智能平台，提供文本、图像和代码生成等功能。

Venice 是一个以隐私保护为核心的人工智能平台，提供文本生成、图像生成和代码生成等多种功能。它强调用户数据的私密性，所有数据仅存储在用户设备上，不会上传至服务器。该平台利用领先的开源 AI 技术，提供无审查、无偏见的智能服务，旨在为用户提供一个自由探索创意和知识的环境。Venice 提供免费和付费两种账户选项，付费用户可享受更高分辨率的图像、无水印、无限制的提示次数等高级功能。

SmolVLM2 是一个专注于视频内容分析和生成的轻量化语言模型。

SmolVLM2 是一种轻量级的视频语言模型，旨在通过分析视频内容生成相关的文本描述或视频亮点。该模型具有高效性、低资源消耗的特点，适合在多种设备上运行，包括移动设备和桌面客户端。其主要优点是能够快速处理视频数据并生成高质量的文本输出，为视频内容创作、视频分析和教育等领域提供了强大的技术支持。该模型由 Hugging Face 团队开发，定位为高效、轻量化的视频处理工具，目前处于实验阶段，用户可以免费试用。

为LLM训练和推理生成网站整合文本文件的工具

LLMs.txt生成器是一个由Firecrawl提供支持的在线工具，旨在帮助用户从网站生成用于LLM训练和推理的整合文本文件。它通过整合网页内容，为训练大型语言模型提供高质量的文本数据，从而提高模型的性能和准确性。该工具的主要优点是操作简单、高效，能够快速生成所需的文本文件。它主要面向需要大量文本数据进行模型训练的开发者和研究人员，为他们提供了一种便捷的解决方案。

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。

olmOCR-7B-0225-preview 是一个基于 Qwen2-VL-7B-Instruct 微调的文档图像识别模型，用于高效转换文档为纯文本。

olmOCR-7B-0225-preview 是由 Allen Institute for AI 开发的先进文档识别模型，旨在通过高效的图像处理和文本生成技术，将文档图像快速转换为可编辑的纯文本。该模型基于 Qwen2-VL-7B-Instruct 微调，结合了强大的视觉和语言处理能力，适用于大规模文档处理任务。其主要优点包括高效处理能力、高精度文本识别以及灵活的提示生成方式。该模型适用于研究和教育用途，遵循 Apache 2.0 许可证，强调负责任的使用。

Magma-8B 是微软推出的一款多模态 AI 模型，能够处理图像和文本输入并生成文本输出。

Magma-8B 是微软开发的一款多模态 AI 基础模型，专为研究多模态 AI 代理而设计。它结合了文本和图像输入，能够生成文本输出，并具备视觉规划和代理能力。该模型使用了 Meta LLaMA-3 作为语言模型骨干，并结合 CLIP-ConvNeXt-XXLarge 视觉编码器，支持从无标签视频数据中学习时空关系，具有强大的泛化能力和多任务适应性。Magma-8B 在多模态任务中表现出色，特别是在空间理解和推理方面。它为多模态 AI 研究提供了强大的工具，推动了虚拟和现实环境中复杂交互的研究。

s1是一个基于Qwen2.5-32B-Instruct微调的推理模型，仅用1000个样本进行训练。

s1是一个推理模型，专注于通过少量样本实现高效的文本生成能力。它通过预算强制技术在测试时进行扩展，能够匹配o1-preview的性能。该模型由Niklas Muennighoff等人开发，相关研究发表在arXiv上。模型使用Safetensors技术，具有328亿参数，支持文本生成任务。其主要优点是能够通过少量样本实现高质量的推理，适合需要高效文本生成的场景。