产品库

首个无需注意力机制的7B大规模模型

Falcon Mamba是由阿布扎比技术创新研究所（TII）发布的首个无需注意力机制的7B大规模模型。该模型在处理大型序列时，不受序列长度增加导致的计算和存储成本增加的限制，同时保持了与现有最先进模型相当的性能。

FlashInfer是一个用于大型语言模型服务的高性能GPU内核库。

FlashInfer是一个专为大型语言模型（LLM）服务而设计的高性能GPU内核库。它通过提供高效的稀疏/密集注意力机制、负载平衡调度、内存效率优化等功能，显著提升了LLM在推理和部署时的性能。FlashInfer支持PyTorch、TVM和C++ API，易于集成到现有项目中。其主要优点包括高效的内核实现、灵活的自定义能力和广泛的兼容性。FlashInfer的开发背景是为了满足日益增长的LLM应用需求，提供更高效、更可靠的推理支持。

快速且内存高效的精确注意力机制

FlexHeadFA 是一个基于 FlashAttention 的改进模型，专注于提供快速且内存高效的精确注意力机制。它支持灵活的头维度配置，能够显著提升大语言模型的性能和效率。该模型的主要优点包括高效利用 GPU 资源、支持多种头维度配置以及与 FlashAttention-2 和 FlashAttention-3 兼容。它适用于需要高效计算和内存优化的深度学习场景，尤其在处理长序列数据时表现出色。

个人AI助手，帮助管理注意力和专注

Monkai是您的个人AI助手，帮助您管理注意力、避免分心，并提供正念引导。它能帮助您远离Facebook、Instagram等分散注意力和不健康的网站，帮助您保持专注。它通过时间逐渐减少您在这些网站上的使用。Monkai采用人工智能（AI）技术，能够理解和引导您的数字习惯。您的隐私是我们的首要任务！我们使用先进的设备上联合学习技术，确保您的原始信息永远不会被存储或共享。

快速且内存高效的精确注意力机制

FlashAttention是一个开源的注意力机制库，专为深度学习中的Transformer模型设计，以提高计算效率和内存使用效率。它通过IO感知的方法优化了注意力计算，减少了内存占用，同时保持了精确的计算结果。FlashAttention-2进一步改进了并行性和工作分配，而FlashAttention-3针对Hopper GPU进行了优化，支持FP16和BF16数据类型。

高分辨率多视角扩散模型，使用高效行注意力机制。

Era3D是一个开源的高分辨率多视角扩散模型，它通过高效的行注意力机制来生成高质量的图像。该模型能够生成多视角的颜色和法线图像，支持自定义参数以获得最佳结果。Era3D在图像生成领域具有重要性，因为它提供了一种新的方法来生成逼真的三维图像。

高效能混合专家注意力路由语言模型

Yuan2.0-M32是一个具有32个专家的混合专家(MoE)语言模型，其中2个是活跃的。提出了一种新的路由网络——注意力路由，用于更高效的专家选择，提高了3.8%的准确性。该模型从零开始训练，使用了2000B个token，其训练计算量仅为同等参数规模的密集模型所需计算量的9.25%。在编码、数学和各种专业领域表现出竞争力，仅使用3.7B个活跃参数，每个token的前向计算量仅为7.4 GFLOPS，仅为Llama3-70B需求的1/19。在MATH和ARC-Challenge基准测试中超越了Llama3-70B，准确率分别达到了55.9%和95.8%。

个性化图像生成的注意力混合架构

Mixture-of-Attention (MoA) 是一种用于个性化文本到图像扩散模型的新架构，它通过两个注意力路径——个性化分支和非个性化先验分支——来分配生成工作负载。MoA 设计用于保留原始模型的先验，同时通过个性化分支最小干预生成过程，该分支学习将主题嵌入到先验分支生成的布局和上下文中。MoA 通过一种新颖的路由机制管理每层像素在这些分支之间的分布，以优化个性化和通用内容创建的混合。训练完成后，MoA 能够创建高质量、个性化的图像，展示多个主题的组成和互动，与原始模型生成的一样多样化。MoA 增强了模型的先有能力与新增强的个性化干预之间的区别，从而提供了以前无法实现的更解耦的主题上下文控制。

通过 AI 冥想提高注意力和减轻压力

Bliss Brain 是一款利用人工智能技术创建定制冥想的应用。它可以根据你的需求生成个性化的冥想内容，帮助你提高注意力、减轻压力，并改善睡眠质量。你可以选择不同的目标，包括减压、缓解焦虑、增强注意力或改善睡眠质量。此外，你还可以选择不同的声音和背景音乐，以获得更丰富的冥想体验。Bliss Brain 为你提供 5、10 或 15 分钟的冥想时长，让冥想融入你的日常生活。

基于注意力机制的运动生成和无训练编辑模型

MotionCLR是一个基于注意力机制的运动扩散模型，专注于人类动作的生成和编辑。它通过自注意力和交叉注意力机制，分别模拟模态内和模态间的交互，实现对动作序列的精细控制和编辑。该模型的主要优点包括无需训练即可进行编辑，具有较好的解释性，能够通过操作注意力图来实现多种运动编辑方法，如动作的强调或减弱、就地替换动作、基于示例的动作生成等。MotionCLR的研究背景是解决以往运动扩散模型在细粒度编辑能力上的不足，通过清晰的文本-动作对应关系，提高动作编辑的灵活性和精确性。

以低成本实现高性能的大型语言模型

JetMoE-8B是一个开源的大型语言模型，通过使用公共数据集和优化的训练方法，以低于10万美元的成本实现了超越Meta AI LLaMA2-7B的性能。该模型在推理时仅激活22亿参数，大幅降低了计算成本，同时保持了优异的性能。

统一大型模型 API调用方式

支持将 openai、claude、azure openai, gemini,kimi, 智谱 AI, 通义千问，讯飞星火 API 等模型服务方的调用转为 openai 方式调用。屏蔽不同大模型 API 的差异，统一用 openai api 标准格式使用大模型。提供多种大型模型支持，包括负载均衡、路由、配置管理等功能。

高性能混合专家语言模型

DeepSeek-V2.5-1210是DeepSeek-V2.5的升级版本，它在多个能力方面进行了改进，包括数学、编码和写作推理。模型在MATH-500基准测试中的性能从74.8%提高到82.8%，在LiveCodebench (08.01 - 12.01)基准测试中的准确率从29.2%提高到34.38%。此外，新版本优化了文件上传和网页摘要功能的用户体验。DeepSeek-V2系列（包括基础和聊天）支持商业用途。

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。

高效长序列大型语言模型推理技术

Star-Attention是NVIDIA提出的一种新型块稀疏注意力机制，旨在提高基于Transformer的大型语言模型（LLM）在长序列上的推理效率。该技术通过两个阶段的操作显著提高了推理速度，同时保持了95-100%的准确率。它与大多数基于Transformer的LLM兼容，无需额外训练或微调即可直接使用，并且可以与其他优化方法如Flash Attention和KV缓存压缩技术结合使用，进一步提升性能。

146亿参数的高性能MoE模型

Skywork-MoE是一个具有146亿参数的高性能混合专家(MoE)模型，拥有16个专家和22亿激活参数。该模型从Skywork-13B模型的密集型检查点初始化而来。引入了两种创新技术：门控逻辑归一化，增强专家多样化；自适应辅助损失系数，允许层特定的辅助损失系数调整。Skywork-MoE在各种流行基准测试中，如C-Eval、MMLU、CMMLU、GSM8K、MATH和HumanEval，展现出与参数更多或激活参数更多的模型相当的或更优越的性能。

多模态大型模型，处理文本、图像和视频数据

Valley-Eagle-7B是由字节跳动开发的多模态大型模型，旨在处理涉及文本、图像和视频数据的多种任务。该模型在内部电子商务和短视频基准测试中取得了最佳结果，并在OpenCompass测试中展现出与同规模模型相比的卓越性能。Valley-Eagle-7B结合了LargeMLP和ConvAdapter构建投影器，并引入了VisionEncoder，以增强模型在极端场景下的性能。

多模态大型模型，处理文本、图像和视频数据

Valley是由字节跳动开发的尖端多模态大型模型，能够处理涉及文本、图像和视频数据的多种任务。该模型在内部电子商务和短视频基准测试中取得了最佳结果，比其他开源模型表现更优。在OpenCompass测试中，与同规模模型相比，平均得分大于等于67.40，在小于10B模型中排名第二。Valley-Eagle版本参考了Eagle，引入了一个可以灵活调整令牌数量并与原始视觉令牌并行的视觉编码器，增强了模型在极端场景下的性能。

开源的高性能语言模型，支持多端应用。

Qwen2.5系列语言模型是一系列开源的decoder-only稠密模型，参数规模从0.5B到72B不等，旨在满足不同产品对模型规模的需求。这些模型在自然语言理解、代码生成、数学推理等多个领域表现出色，特别适合需要高性能语言处理能力的应用场景。Qwen2.5系列模型的发布，标志着在大型语言模型领域的一次重要进步，为开发者和研究者提供了强大的工具。

基于大型语言模型的高性能MacOS聊天应用

ChatMLX是一款现代、开源、高性能的MacOS聊天应用程序，基于大型语言模型构建。它利用MLX的强大性能和苹果硅芯片，支持多种模型，为用户提供丰富的对话选择。ChatMLX在本地运行大型语言模型，以确保用户隐私和安全。

高性能AI模型加载器，大幅减少冷启动时间。

Mystic Turbo Registry是一款由Mystic.ai开发的高性能AI模型加载器，采用Rust语言编写，专门针对减少AI模型的冷启动时间进行了优化。它通过提高容器加载效率，显著减少了模型从启动到运行所需的时间，为用户提供了更快的模型响应速度和更高的运行效率。

加速长上下文大型语言模型的预填充处理

MInference 1.0 是一种稀疏计算方法，旨在加速长序列处理的预填充阶段。它通过识别长上下文注意力矩阵中的三种独特模式，实现了对长上下文大型语言模型（LLMs）的动态稀疏注意力方法，加速了1M token提示的预填充阶段，同时保持了LLMs的能力，尤其是检索能力。

Mercury Coder 是一款基于扩散模型的高性能代码生成语言模型。

Mercury Coder 是 Inception Labs 推出的首款商用级扩散大语言模型（dLLM），专为代码生成优化。该模型采用扩散模型技术，通过‘粗到细’的生成方式，显著提升生成速度和质量。其速度比传统自回归语言模型快 5-10 倍，能够在 NVIDIA H100 硬件上达到每秒 1000 多个 token 的生成速度，同时保持高质量的代码生成能力。该技术的背景是当前自回归语言模型在生成速度和推理成本上的瓶颈，而 Mercury Coder 通过算法优化突破了这一限制，为企业级应用提供了更高效、低成本的解决方案。

医疗领域先进的大型语言模型

HuatuoGPT-o1-70B是由FreedomIntelligence开发的医疗领域大型语言模型（LLM），专为复杂的医疗推理设计。该模型在提供最终响应之前，会生成一个复杂的思考过程，反映并完善其推理。HuatuoGPT-o1-70B能够处理复杂的医疗问题，提供深思熟虑的答案，这对于提高医疗决策的质量和效率至关重要。该模型基于LLaMA-3.1-70B架构，支持英文，并且可以部署在多种工具上，如vllm或Sglang，或者直接进行推理。

高性能的7B参数因果语言模型

tiiuae/falcon-mamba-7b是由TII UAE开发的高性能因果语言模型，基于Mamba架构，专为生成任务设计。该模型在多个基准测试中展现出色的表现，并且能够在不同的硬件配置上运行，支持多种精度设置，以适应不同的性能和资源需求。模型的训练使用了先进的3D并行策略和ZeRO优化技术，使其在大规模GPU集群上高效训练成为可能。

高性能的文本到语音合成模型

OuteTTS-0.2-500M是基于Qwen-2.5-0.5B构建的文本到语音合成模型，它在更大的数据集上进行了训练，实现了在准确性、自然度、词汇量、声音克隆能力以及多语言支持方面的显著提升。该模型特别感谢Hugging Face提供的GPU资助，支持了模型的训练。

高质量开放数据集平台，为大型模型提供数据支持

OpenDataLab是一个开源数据平台，提供高质量的开放数据集，支持大型AI模型的训练和应用。平台容量巨大，包含5500多个数据集，涵盖1500多种任务类型，总数据量达到80TB以上，下载量超过1064500次。平台提供30多种应用场景、20多种标注类型和5种数据类型，支持数据结构、标注格式和在线可视化的统一标准，实现数据的开放共享和智能搜索，提供结构化的数据信息和可视化的注释和数据分布，方便用户阅读和筛选。平台提供快速下载服务，无需VPN即可从国内云端快速下载数据。

具有注意力下沉的高效流媒体语言模型

StreamingLLM是一种高效的语言模型，能够处理无限长度的输入，而不会牺牲效率和性能。它通过保留最近的令牌和注意力池，丢弃中间令牌，从而使模型能够从最近的令牌生成连贯的文本，而无需缓存重置。StreamingLLM的优势在于能够在不需要刷新缓存的情况下，从最近的对话中生成响应，而不需要依赖过去的数据。

昆仑万维开源的高性能数学代码推理模型，性能卓越

Skywork-OR1是由昆仑万维天工团队开发的高性能数学代码推理模型。该模型系列在同等参数规模下实现了业界领先的推理性能，突破了大模型在逻辑理解与复杂任务求解方面的能力瓶颈。Skywork-OR1系列包括Skywork-OR1-Math-7B、Skywork-OR1-7B-Preview和Skywork-OR1-32B-Preview三款模型，分别聚焦数学推理、通用推理和高性能推理任务。此次开源不仅涵盖模型权重，还全面开放了训练数据集和完整训练代码，所有资源均已上传至GitHub和Huggingface平台，为AI社区提供了完全可复现的实践参考。这种全方位的开源策略有助于推动整个AI社区在推理能力研究上的共同进步。

一个用于信息检索和生成的灵活高性能框架

FlexRAG是一个用于检索增强生成（RAG）任务的灵活且高性能的框架。它支持多模态数据、无缝配置管理和开箱即用的性能，适用于研究和原型开发。该框架使用Python编写，具有轻量级和高性能的特点，能够显著提高RAG工作流的速度和减少延迟。其主要优点包括支持多种数据类型、统一的配置管理以及易于集成和扩展。