产品库

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。

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。

基于LLaMA-3.1 8B的小型推理模型，实现透明可控的AI推理。

Deepthought-8B是一个小型但功能强大的推理模型，它基于LLaMA-3.1 8B构建，旨在使AI推理更加透明和可控。尽管模型相对较小，但它实现了与更大模型相媲美的复杂推理能力。该模型以其独特的问题解决方法而设计，将其思考过程分解为清晰、独特、有记录的步骤，并将推理过程以结构化的JSON格式输出，便于理解和验证其决策过程。

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。

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。

英语口音识别工具

BoldVoice Accent Oracle是一个在线工具，能够在短时间内识别出用户说英语时的口音，并猜测用户的母语。这项技术的重要性在于它能够帮助语言学习者了解自己的发音特点，从而进行针对性的改进。产品背景信息显示，BoldVoice致力于通过技术提升人们的沟通能力，该工具可能被用于教育和语言学习领域。关于价格，网站并未提供具体信息，但考虑到其教育性质，可能提供免费试用或基础服务免费，高级功能付费的模式。

基于Google Gemini AI的英语发音纠正工具

Gemini 英语口语助手是一个基于Google Gemini AI的英语口语练习助手，能够实时识别用户的英语发音，并提供即时反馈和纠正建议。它具备实时语音识别、AI驱动的发音评估、语法纠正、情景对话练习等功能，旨在帮助用户提高英语口语能力。该产品由个人开发者Box开发，以其免费、实用的特性，特别适合英语学习者和教师使用。

7B参数的多语言文本生成模型

CohereForAI/c4ai-command-r7b-12-2024是一个7B参数的多语言模型，专注于推理、总结、问答和代码生成等高级任务。该模型支持检索增强生成（RAG）和工具使用，能够使用和组合多个工具来完成更复杂的任务。它在企业相关的代码用例上表现优异，支持23种语言。

多模态大型语言模型，融合视觉与语言理解。

InternVL2_5-4B是一个先进的多模态大型语言模型（MLLM），在InternVL 2.0的基础上进行了核心模型架构的维护，并在训练和测试策略以及数据质量上进行了显著增强。该模型在处理图像、文本到文本的任务中表现出色，特别是在多模态推理、数学问题解决、OCR、图表和文档理解等方面。作为开源模型，它为研究人员和开发者提供了强大的工具，以探索和构建基于视觉和语言的智能应用。

大型语言模型，用于文本生成和分类

OLMo-2-1124-7B-RM是由Hugging Face和Allen AI共同开发的一个大型语言模型，专注于文本生成和分类任务。该模型基于7B参数的规模构建，旨在处理多样化的语言任务，包括聊天、数学问题解答、文本分类等。它是基于Tülu 3数据集和偏好数据集训练的奖励模型，用于初始化RLVR训练中的价值模型。OLMo系列模型的发布，旨在推动语言模型的科学研究，通过开放代码、检查点、日志和相关的训练细节，促进了模型的透明度和可访问性。

多模态大型语言模型，支持图像与文本的交互理解。

InternVL2_5-8B是由OpenGVLab开发的一款多模态大型语言模型（MLLM），它在InternVL 2.0的基础上进行了显著的训练和测试策略增强，以及数据质量提升。该模型采用'ViT-MLP-LLM'架构，集成了新增量预训练的InternViT与多种预训练语言模型，如InternLM 2.5和Qwen 2.5，使用随机初始化的MLP projector。InternVL 2.5系列模型在多模态任务上展现出卓越的性能，包括图像和视频理解、多语言理解等。

Qwen2-VL-7B是最新的视觉语言模型，支持多模态理解和文本生成。

Qwen2-VL-7B是Qwen-VL模型的最新迭代，代表了近一年的创新成果。该模型在视觉理解基准测试中取得了最先进的性能，包括MathVista、DocVQA、RealWorldQA、MTVQA等。它能够理解超过20分钟的视频，为基于视频的问题回答、对话、内容创作等提供高质量的支持。此外，Qwen2-VL还支持多语言，除了英语和中文，还包括大多数欧洲语言、日语、韩语、阿拉伯语、越南语等。模型架构更新包括Naive Dynamic Resolution和Multimodal Rotary Position Embedding (M-ROPE)，增强了其多模态处理能力。

最先进的视觉语言模型，支持多模态理解和文本生成。

Qwen2-VL-2B是Qwen-VL模型的最新迭代，代表了近一年的创新成果。该模型在视觉理解基准测试中取得了最先进的性能，包括MathVista、DocVQA、RealWorldQA、MTVQA等。它能够理解超过20分钟的视频，为基于视频的问题回答、对话、内容创作等提供高质量的支持。Qwen2-VL还支持多语言，除了英语和中文，还包括大多数欧洲语言、日语、韩语、阿拉伯语、越南语等。模型架构更新包括Naive Dynamic Resolution和Multimodal Rotary Position Embedding (M-ROPE)，增强了其多模态处理能力。

70亿参数的多语言大型语言模型

Llama-3.3-70B-Instruct是由Meta开发的一个70亿参数的大型语言模型，专门针对多语言对话场景进行了优化。该模型使用优化的Transformer架构，并通过监督式微调(SFT)和基于人类反馈的强化学习(RLHF)来提高其有用性和安全性。它支持多种语言，并能够处理文本生成任务，是自然语言处理领域的一项重要技术。

高性能英文文本生成模型

OLMo-2-1124-7B-SFT是由艾伦人工智能研究所（AI2）发布的一个英文文本生成模型，它是OLMo 2 7B模型的监督微调版本，专门针对Tülu 3数据集进行了优化。Tülu 3数据集旨在提供多样化任务的顶尖性能，包括聊天、数学问题解答、GSM8K、IFEval等。该模型的主要优点包括强大的文本生成能力、多样性任务处理能力以及开源的代码和训练细节，使其成为研究和教育领域的有力工具。

先进的文本生成模型

OLMo-2-1124-13B-SFT是由Allen AI研究所开发的一个大型语言模型，经过在特定数据集上的监督微调，旨在提高在多种任务上的表现，包括聊天、数学问题解答、文本生成等。该模型基于Transformers库和PyTorch框架，支持英文，拥有Apache 2.0的开源许可证，适用于研究和教育用途。

10亿参数的英文文本和代码语言模型

INTELLECT-1-Instruct是一个由Prime Intellect训练的10亿参数语言模型，从零开始在1万亿个英文文本和代码token上进行训练。该模型支持文本生成，并且具有分布式训练的能力，能够在不可靠的、全球分布的工作者上进行高性能训练。它使用了DiLoCo算法进行训练，并利用自定义的int8 all-reduce内核来减少通信负载，显著降低了通信开销。这个模型的背景信息显示，它是由30个独立的社区贡献者提供计算支持，并在3个大洲的14个并发节点上进行训练。

先进的文本生成模型，支持多样化任务处理。

OLMo-2-1124-7B-DPO是由Allen人工智能研究所开发的一个大型语言模型，经过特定的数据集进行监督式微调，并进一步进行了DPO训练。该模型旨在提供在多种任务上，包括聊天、数学问题解答、文本生成等的高性能表现。它是基于Transformers库构建的，支持PyTorch，并以Apache 2.0许可发布。

高性能英文语言模型，适用于多样化任务

OLMo-2-1124-13B-DPO是经过监督微调和DPO训练的13B参数大型语言模型，主要针对英文，旨在提供在聊天、数学、GSM8K和IFEval等多种任务上的卓越性能。该模型是OLMo系列的一部分，旨在推动语言模型的科学研究。模型训练基于Dolma数据集，并公开代码、检查点、日志和训练细节。

高质量数据集，用于OLMo2训练的第二阶段。

DOLMino dataset mix for OLMo2 stage 2 annealing training是一个混合了多种高质数据的数据集，用于在OLMo2模型训练的第二阶段。这个数据集包含了网页页面、STEM论文、百科全书等多种类型的数据，旨在提升模型在文本生成任务中的表现。它的重要性在于为开发更智能、更准确的自然语言处理模型提供了丰富的训练资源。

大规模多模态预训练数据集

allenai/olmo-mix-1124数据集是由Hugging Face提供的一个大规模多模态预训练数据集，主要用于训练和优化自然语言处理模型。该数据集包含了大量的文本信息，覆盖了多种语言，并且可以用于各种文本生成任务。它的重要性在于提供了一个丰富的资源，使得研究人员和开发者能够训练出更加精准和高效的语言模型，进而推动自然语言处理技术的发展。

一款经过优化的大型语言模型，擅长文本生成和对话。

OLMo-2-1124-13B-Instruct是由Allen AI研究所开发的一款大型语言模型，专注于文本生成和对话任务。该模型在多个任务上表现出色，包括数学问题解答、科学问题解答等。它是基于13B参数的版本，经过在特定数据集上的监督微调和强化学习训练，以提高其性能和安全性。作为一个开源模型，它允许研究人员和开发者探索和改进语言模型的科学。

7B参数的大型语言模型，提升自然语言处理能力

OLMo 2 7B是由Allen Institute for AI (Ai2)开发的一款7B参数的大型语言模型，它在多个自然语言处理任务上展现出色的表现。该模型通过在大规模数据集上的训练，能够理解和生成自然语言，支持多种语言模型相关的科研和应用。OLMo 2 7B的主要优点包括其大规模的参数量，使得模型能够捕捉到更加细微的语言特征，以及其开源的特性，促进了学术界和工业界的进一步研究和应用。

先进的AI模型，专注于复杂问题的推理和解决

Skywork-o1-Open-Llama-3.1-8B是由昆仑科技Skywork团队开发的一系列模型，这些模型结合了o1风格的慢思考和推理能力。该系列模型不仅在输出中展现出天生的思考、规划和反思能力，而且在标准基准测试中的推理技能有显著提升。这一系列代表了AI能力的战略进步，将原本较弱的基础模型推向了推理任务的最新技术（SOTA）。

高效开源的视觉语言模型

SmolVLM是一个小型但功能强大的视觉语言模型（VLM），拥有2B参数，以其较小的内存占用和高效性能在同类模型中处于领先地位。SmolVLM完全开源，包括所有模型检查点、VLM数据集、训练配方和工具均在Apache 2.0许可下发布。该模型适合在浏览器或边缘设备上进行本地部署，降低推理成本，并允许用户自定义。

Qwen2.5-Coder系列中的0.5B参数量指令调优模型

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，该系列模型通过增加训练令牌至5.5万亿，包括源代码、文本代码接地、合成数据等，显著提升了代码生成、推理和修复能力。Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码大型语言模型，编码能力与GPT-4o相匹配。此外，Qwen2.5-Coder还为真实世界应用提供了更全面的基础，如代码代理，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。

Qwen2.5-Coder系列的0.5B参数代码生成模型

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，该模型在训练中涵盖了5.5万亿的源代码、文本代码基础、合成数据等，成为当前开源代码语言模型的最新技术。该模型不仅在编程能力上与GPT-4o相匹配，还在数学和一般能力上保持了优势。Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct-GPTQ-Int4模型是经过GPTQ量化的4位指令调整模型，具有因果语言模型、预训练和后训练、transformers架构等特点。

先进的文本生成模型，支持多样化任务

Llama-3.1-Tulu-3-8B-SFT是Tülu3模型家族中的一员，这是一个领先的指令遵循模型家族，提供完全开源的数据、代码和配方，旨在为现代后训练技术提供全面的指南。该模型不仅在聊天任务上表现出色，还在MATH、GSM8K和IFEval等多样化任务上展现了卓越的性能。

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。