产品库

高效能小型语言模型

Zamba2-7B是由Zyphra团队开发的一款小型语言模型，它在7B规模上超越了当前领先的模型，如Mistral、Google的Gemma和Meta的Llama3系列，无论是在质量还是性能上。该模型专为在设备上和消费级GPU上运行以及需要强大但紧凑高效模型的众多企业应用而设计。Zamba2-7B的发布，展示了即使在7B规模上，前沿技术仍然可以被小团队和适度预算所触及和超越。

Falcon LLM - 开创下一代语言模型的先河。

Falcon 180B LLM是一款生成式大型语言模型，可帮助推进应用和用例，未来保护我们的世界。目前，Falcon 180B、40B、7.5B和1.3B参数的AI模型以及高质量的REFINEDWEB数据集构成了一套产品。Falcon 180B是一款拥有1800亿参数、训练了3.5万亿个标记的超级强大的语言模型，目前位于Hugging Face Leaderboard的预训练开放大型语言模型的顶部，可用于研究和商业用途。

使用Anthropic API进行Playwright测试的AI工具

playwright-ai是一个集成了Anthropic的AI能力的Playwright测试插件。它允许开发者使用自然语言描述测试步骤，通过AI来执行复杂的测试任务，提高了测试的效率和准确性。该技术的主要优点包括简化测试流程、减少重复代码和提高测试覆盖率。产品背景是基于Playwright测试框架和Anthropic的AI技术，适用于需要进行自动化测试的软件开发项目。目前该项目是开源的，因此对于开发者来说是免费的。

开源的先进语言模型后训练框架

Tülu 3是一系列开源的先进语言模型，它们经过后训练以适应更多的任务和用户。这些模型通过结合专有方法的部分细节、新颖技术和已建立的学术研究，实现了复杂的训练过程。Tülu 3的成功根植于精心的数据管理、严格的实验、创新的方法论和改进的训练基础设施。通过公开分享数据、配方和发现，Tülu 3旨在赋予社区探索新的和创新的后训练方法的能力。

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。

与数据库对话，用自然语言查询数据。

Chat with your Database 是一个创新的数据库交互工具，它允许用户通过自然语言与Postgres数据库进行交互。利用AI技术，用户可以轻松地查询、分析和操作数据库，而无需编写复杂的SQL代码。该产品支持开源，鼓励社区参与开发和贡献，代码在GitHub上公开，用户可以自由探索、贡献或定制以满足特定需求。

先进的小型语言模型，专为设备端应用设计。

Zamba2-mini是由Zyphra Technologies Inc.发布的小型语言模型，专为设备端应用设计。它在保持极小的内存占用(<700MB)的同时，实现了与更大模型相媲美的评估分数和性能。该模型采用了4bit量化技术，具有7倍参数下降的同时保持相同性能的特点。Zamba2-mini在推理效率上表现出色，与Phi3-3.8B等更大模型相比，具有更快的首令牌生成时间、更低的内存开销和更低的生成延迟。此外，该模型的权重已开源发布(Apache 2.0)，允许研究人员、开发者和公司利用其能力，推动高效基础模型的边界。

大型多语言预训练语言模型

Meta Llama 3.1-405B 是由 Meta 开发的一系列大型多语言预训练语言模型，包含8B、70B和405B三种规模的模型。这些模型经过优化的变压器架构，使用监督式微调（SFT）和强化学习与人类反馈（RLHF）进行调优，以符合人类对帮助性和安全性的偏好。Llama 3.1 模型支持多种语言，包括英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语。该模型在多种自然语言生成任务中表现出色，并在行业基准测试中超越了许多现有的开源和封闭聊天模型。

提升大型语言模型性能的混合代理技术

MoA（Mixture of Agents）是一种新颖的方法，它利用多个大型语言模型（LLMs）的集体优势来提升性能，实现了最先进的结果。MoA采用分层架构，每层包含多个LLM代理，显著超越了GPT-4 Omni在AlpacaEval 2.0上的57.5%得分，达到了65.1%的得分，使用的是仅开源模型。

一个完全开源的大型语言模型，提供先进的自然语言处理能力。

MAP-NEO是一个完全开源的大型语言模型，它包括预训练数据、数据处理管道（Matrix）、预训练脚本和对齐代码。该模型从零开始训练，使用了4.5T的英文和中文token，展现出与LLaMA2 7B相当的性能。MAP-NEO在推理、数学和编码等具有挑战性的任务中表现出色，超越了同等规模的模型。为了研究目的，我们致力于实现LLM训练过程的完全透明度，因此我们全面发布了MAP-NEO，包括最终和中间检查点、自训练的分词器、预训练语料库以及高效稳定的优化预训练代码库。

OpenELM是一套高效的语言模型家族，具备开源训练和推理框架。

OpenELM是由苹果公司开发的语言模型家族，旨在为开源研究社区提供先进的语言模型。这些模型基于公开可用的数据集训练，不提供任何安全保证，可能产生不准确、有害、有偏见或令人反感的输出。因此，用户和开发者需要进行彻底的安全测试，并实施适当的过滤机制。

1.8B语言模型，开源免费

H2O-Danube-1.8B是一个基于1T标记训练的1.8B语言模型，遵循LLama 2和Mistral的核心原则。尽管我们的模型在训练时使用的总标记数量明显少于类似规模的参考模型，但在多个基准测试中表现出极具竞争力的指标。此外，我们还发布了一个经过监督微调和直接偏好优化训练的聊天模型。我们将H2O-Danube-1.8B以Apache 2.0许可证开放源代码，进一步将大型语言模型民主化，让更广泛的受众经济地受益。

Lepton是一个开源的语言模型搜索平台

Lepton是一个开源的自然语言处理平台,提供语言理解、生成和推理能力。它采用Transformer模型架构,能够进行多轮对话、问答、文本生成等任务。Lepton具有高效、可扩展的特点,可以在多个领域部署使用。

开源数据管理与标注平台

Dioptra是一款开源的数据管理与标注平台，为计算机视觉、自然语言处理和语言模型提供数据筛选和标注服务。用户可以注册并上传自己的数据，使用Dioptra的数据诊断工具进行模型故障排查和回归测试，并使用其主动学习算法筛选出最有价值的未标注数据。同时，Dioptra提供API接口，方便用户与标注和重新训练流程集成。通过使用Dioptra，用户可以提高模型在难案例上的准确率，缩短训练周期，并降低标注成本。

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。

科学文献合成的检索增强型语言模型

OpenScholar是一个检索增强型语言模型（LM），旨在通过首先搜索文献中的相关论文，然后基于这些来源生成回答，来帮助科学家有效地导航和综合科学文献。该模型对于处理每年发表的数百万篇科学论文，以及帮助科学家找到他们需要的信息或跟上单一子领域最新发现具有重要意义。

AI驱动的开源笔记/研究平台，尊重您的隐私。

Open Notebook是一个结合了人工智能的强大开源笔记和研究平台，专为研究人员、学生和专业人士设计，旨在增强他们的学习和能力，同时完全控制工作流程、模型以及数据的使用和暴露。该产品代表了一种新型的隐私保护学习工具，它通过AI技术帮助用户整理笔记、生成播客和深入理解学习内容，同时确保用户的数据隐私不受侵犯。Open Notebook的背景信息显示，它是一个开源项目，鼓励社区参与和贡献，以构建一个能够个性化辅助每个人发展的智能伙伴。

高性能的英文学术基准语言模型

OLMo 2 13B是由Allen Institute for AI (Ai2)开发的一款基于Transformer的自回归语言模型，专注于英文学术基准测试。该模型在训练过程中使用了高达5万亿个token，展现出与同等规模的全开放模型相媲美或更优的性能，并在英语学术基准上与Meta和Mistral的开放权重模型竞争。OLMo 2 13B的发布包括所有代码、检查点、日志和相关的训练细节，旨在推动语言模型的科学研究。

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。

科学文献综合检索增强型语言模型

Ai2 OpenScholar是由艾伦人工智能研究所与华盛顿大学合作开发的检索增强型语言模型，旨在帮助科学家通过检索相关文献并基于这些文献生成回答来有效导航和综合科学文献。该模型在多个科学领域中表现出色，特别是在引用准确性和事实性方面。它代表了人工智能在科学研究中应用的重要进步，能够加速科学发现并提高研究效率。

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。

Prompt越狱手册，AI技术交流与越狱技巧分享平台。

PromptJailbreakManual是一个专注于AI越狱技术的平台，提供技术交流和分享越狱技巧。它代表了AI技术在越狱领域的应用，强调了技术的重要性和创新性。该平台背景信息显示，它由Acmesec组织发起，旨在通过开源协作的方式，共同探索和突破AI的限制。产品定位为技术爱好者和专业人士提供交流和学习的空间，目前是免费提供给用户使用。

最先进的全开放语言模型

OLMo 2是由Ai2推出的最新全开放语言模型，包括7B和13B两种规模的模型，训练数据高达5T tokens。这些模型在性能上与同等规模的全开放模型相当或更优，并且在英语学术基准测试中与开放权重模型如Llama 3.1竞争。OLMo 2的开发注重模型训练的稳定性、阶段性训练干预、最先进的后训练方法和可操作的评估框架。这些技术的应用使得OLMo 2在多个任务上表现出色，特别是在知识回忆、常识、一般和数学推理方面。

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。

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。

开源AI代理项目，展示如何构建强大的AI代理并流式传输响应及生成工件。

PostBot 3000是一个开源项目，展示了如何构建一个强大的AI代理，流式传输响应并生成工件。该项目使用LangGraph Python构建AI工作流，并使用FastAPI创建一个健壮的API。它利用了多种技术栈，包括LangGraph、Vercel AI SDK、gpt-4o-mini、FastAPI、Next.js、TailwindCSS等。PostBot 3000的开源特性使得任何想要实现类似解决方案的人都能够更容易地进行开发和部署。

先进的文本生成模型，支持多样化任务

Llama-3.1-Tulu-3-8B-DPO是Tülu3模型家族中的一员，专注于指令遵循，提供完全开源的数据、代码和配方，旨在作为现代后训练技术的全面指南。该模型专为聊天以外的多样化任务设计，如MATH、GSM8K和IFEval，以达到最先进的性能。模型主要优点包括开源数据和代码、支持多种任务、以及优秀的性能。产品背景信息显示，该模型由Allen AI研究所开发，遵循Llama 3.1社区许可协议，适用于研究和教育用途。

先进的指令遵循模型，提供开源数据和代码。

Llama-3.1-Tulu-3-8B是Tülu3指令遵循模型家族的一部分，专为多样化任务设计，包括聊天、数学问题解答、GSM8K和IFEval等。这个模型家族以其卓越的性能和完全开源的数据、代码以及现代后训练技术的全面指南而著称。模型主要使用英文，并且是基于allenai/Llama-3.1-Tulu-3-8B-DPO模型微调而来。

实时AI视频生成开源模型

LTXV是Lightricks推出的一个实时AI视频生成开源模型，它代表了视频生成技术的最新发展。LTXV能够提供可扩展的长视频制作能力，优化了GPU和TPU系统，大幅减少了视频生成时间，同时保持了高视觉质量。LTXV的独特之处在于其帧到帧学习技术，确保了帧之间的连贯性，消除了闪烁和场景内的不一致问题。这一技术对于视频制作行业来说是一个巨大的进步，因为它不仅提高了效率，还提升了视频内容的质量。

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。