产品库

开放源代码的 8B 参数文本到图像扩散模型。

Flex.2 是当前最灵活的文本到图像扩散模型，具备内置的重绘和通用控制功能。它是一个开源项目，由社区支持，旨在推动人工智能的民主化。Flex.2 具备 8 亿参数，支持 512 个令牌长度输入，并符合 OSI 的 Apache 2.0 许可证。此模型可以在许多创意项目中提供强大的支持。用户可以通过反馈不断改善模型，推动技术进步。

Inductive Moment Matching 是一种新型的生成模型，用于高质量图像生成。

Inductive Moment Matching (IMM) 是一种先进的生成模型技术，主要用于高质量图像生成。该技术通过创新的归纳矩匹配方法，显著提高了生成图像的质量和多样性。其主要优点包括高效性、灵活性以及对复杂数据分布的强大建模能力。IMM 由 Luma AI 和斯坦福大学的研究团队开发，旨在推动生成模型领域的发展，为图像生成、数据增强和创意设计等应用提供强大的技术支持。该项目开源了代码和预训练模型，方便研究人员和开发者快速上手和应用。

基于 Intel Arc GPU 的 AI 图像生成与聊天机器人应用。

AI Playground 是一个开源项目，旨在为用户提供 AI 图像创建、图像风格化和聊天机器人的功能。它专为使用 Intel® Arc™ GPU 的 PC 设计，支持多种生成 AI 库和模型。此应用程序的主要优点在于其强大的图像生成能力和便捷的使用体验。适合 AI 开发者、设计师和爱好者，帮助他们探索和利用先进的 AI 技术。该软件为用户提供了自由选择和下载模型的灵活性，适合各种应用场景。

开源视频生成模型，支持多种生成任务。

Wan2.1-FLF2V-14B 是一个开源的大规模视频生成模型，旨在推动视频生成领域的进步。该模型在多项基准测试中表现优异，支持消费者级 GPU，能够高效生成 480P 和 720P 的视频。它在文本到视频、图像到视频等多个任务中表现出色，具有强大的视觉文本生成能力，适用于各种实际应用场景。

一款通过生成模型提升图像生成一致性的工具。

UNO 是一个基于扩散变换器的多图像条件生成模型，通过引入渐进式跨模态对齐和通用旋转位置嵌入，实现高一致性的图像生成。其主要优点在于增强了对单一或多个主题生成的可控性，适用于各种创意图像生成任务。

通过强化学习驱动的金融推理大模型。

Fin-R1 是一个专为金融领域设计的大型语言模型，旨在提升金融推理能力。由上海财经大学和财跃星辰联合研发，基于 Qwen2.5-7B-Instruct 进行微调和强化学习，具有高效的金融推理能力，适用于银行、证券等核心金融场景。该模型免费开源，便于用户使用和改进。

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。

一个开源文本转语音系统，致力于实现人类语音的自然化。

Orpheus TTS 是一个基于 Llama-3b 模型的开源文本转语音系统，旨在提供更加自然的人类语音合成。它具备较强的语音克隆能力和情感表达能力，适合各种实时应用场景。该产品是免费的，旨在为开发者和研究者提供便捷的语音合成工具。

增强文本与视觉任务处理能力的开源模型。

Mistral-Small-3.1-24B-Base-2503 是一款具有 240 亿参数的先进开源模型，支持多语言和长上下文处理，适用于文本与视觉任务。它是 Mistral Small 3.1 的基础模型，具有较强的多模态能力，适合企业需求。

Light-R1 是一个专注于长链推理（Long COT）的开源项目，通过课程式 SFT、DPO 和 RL 提供从零开始的训练方法。

Light-R1 是一个由 Qihoo360 开发的开源项目，旨在通过课程式监督微调（SFT）、直接偏好优化（DPO）和强化学习（RL）训练长链推理模型。该项目通过去污染数据集和高效的训练方法，实现了从零开始的长链推理能力。其主要优点包括开源的训练数据、低成本的训练方式以及在数学推理领域的卓越性能。项目背景基于当前长链推理模型的训练需求，旨在提供一种透明且可复现的训练方法。项目目前免费开源，适合研究机构和开发者使用。

一个用于生成对话式语音的模型，支持从文本和音频输入生成高质量的语音。

CSM 是一个由 Sesame 开发的对话式语音生成模型，它能够根据文本和音频输入生成高质量的语音。该模型基于 Llama 架构，并使用 Mimi 音频编码器。它主要用于语音合成和交互式语音应用，例如语音助手和教育工具。CSM 的主要优点是能够生成自然流畅的语音，并且可以通过上下文信息优化语音输出。该模型目前是开源的，适用于研究和教育目的。

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。

Instella 是由 AMD 开发的高性能开源语言模型，专为加速开源语言模型的发展而设计。

Instella 是由 AMD GenAI 团队开发的一系列高性能开源语言模型，基于 AMD Instinct™ MI300X GPU 训练而成。该模型在性能上显著优于同尺寸的其他开源语言模型，并且在功能上与 Llama-3.2-3B 和 Qwen2.5-3B 等模型相媲美。Instella 提供模型权重、训练代码和训练数据，旨在推动开源语言模型的发展。其主要优点包括高性能、开源开放以及对 AMD 硬件的优化支持。

Migician 是一个专注于多图像定位的多模态大语言模型，能够实现自由形式的多图像精确定位。

Migician 是清华大学自然语言处理实验室开发的一种多模态大语言模型，专注于多图像定位任务。该模型通过引入创新的训练框架和大规模数据集 MGrounding-630k，显著提升了多图像场景下的精确定位能力。它不仅超越了现有的多模态大语言模型，甚至在性能上超过了更大规模的 70B 模型。Migician 的主要优点在于其能够处理复杂的多图像任务，并提供自由形式的定位指令，使其在多图像理解领域具有重要的应用前景。该模型目前在 Hugging Face 上开源，供研究人员和开发者使用。

工业级可控高效的零样本文本到语音系统

IndexTTS 是一种基于 GPT 风格的文本到语音（TTS）模型，主要基于 XTTS 和 Tortoise 进行开发。它能够通过拼音纠正汉字发音，并通过标点符号控制停顿。该系统在中文场景中引入了字符-拼音混合建模方法，显著提高了训练稳定性、音色相似性和音质。此外，它还集成了 BigVGAN2 来优化音频质量。该模型在数万小时的数据上进行训练，性能超越了当前流行的 TTS 系统，如 XTTS、CosyVoice2 和 F5-TTS。IndexTTS 适用于需要高质量语音合成的场景，如语音助手、有声读物等，其开源性质也使其适合学术研究和商业应用。

QwQ-Max-Preview 是 Qwen 系列的最新成果，基于 Qwen2.5-Max 构建，具备强大的推理和多领域应用能力。

QwQ-Max-Preview 是 Qwen 系列的最新成果，基于 Qwen2.5-Max 构建。它在数学、编程以及通用任务中展现了更强的能力，同时在与 Agent 相关的工作流中也有不错的表现。作为即将发布的 QwQ-Max 的预览版，这个版本还在持续优化中。其主要优点包括深度推理、数学、编程和 Agent 任务的强大能力。未来计划以 Apache 2.0 许可协议开源发布 QwQ-Max 以及 Qwen2.5-Max，旨在推动跨领域应用的创新。

一种通过文本迷宫解决任务来增强大型语言模型视觉推理能力的创新方法

AlphaMaze 是一个专注于提升大型语言模型（LLM）视觉推理能力的项目。它通过文本形式描述的迷宫任务来训练模型，使其能够理解和规划空间结构。这种方法不仅避免了复杂的图像处理，还通过文本描述直接评估模型的空间理解能力。其主要优点是能够揭示模型如何思考空间问题，而不仅仅是能否解决问题。该模型基于开源框架，旨在推动语言模型在视觉推理领域的研究和发展。

一个专注于超大规模系统设计和优化的工具，提供高效解决方案。

The Ultra-Scale Playbook 是一个基于 Hugging Face Spaces 提供的模型工具，专注于超大规模系统的优化和设计。它利用先进的技术框架，帮助开发者和企业高效地构建和管理大规模系统。该工具的主要优点包括高度的可扩展性、优化的性能和易于集成的特性。它适用于需要处理复杂数据和大规模计算任务的场景，如人工智能、机器学习和大数据处理。产品目前以开源的形式提供，适合各种规模的企业和开发者使用。

SkyReels V1 是一个开源的人类中心视频基础模型，专注于高质量影视级视频生成。

SkyReels V1 是一个基于 HunyuanVideo 微调的人类中心视频生成模型。它通过高质量影视片段训练，能够生成具有电影级质感的视频内容。该模型在开源领域达到了行业领先水平，尤其在面部表情捕捉和场景理解方面表现出色。其主要优点包括开源领先性、先进的面部动画技术和电影级光影美学。该模型适用于需要高质量视频生成的场景，如影视制作、广告创作等，具有广泛的应用前景。

OpenThinker-32B 是一款强大的开源推理模型，专为提升开放数据推理能力而设计。

OpenThinker-32B 是由 Open Thoughts 团队开发的一款开源推理模型。它通过扩展数据规模、验证推理路径和扩展模型大小来实现强大的推理能力。该模型在数学、代码和科学等推理基准测试中表现卓越，超越了现有的开放数据推理模型。其主要优点包括开源数据、高性能和可扩展性。该模型基于 Qwen2.5-32B-Instruct 进行微调，并在大规模数据集上训练，旨在为研究人员和开发者提供强大的推理工具。

Ai2 OLMoE 是一款可在 iOS 设备上运行的开源语言模型应用

OLMoE 是由 Ai2 开发的开源语言模型应用，旨在为研究人员和开发者提供一个完全开放的工具包，用于在设备上进行人工智能实验。该应用支持在 iPhone 和 iPad 上离线运行，确保用户数据完全私密。它基于高效的 OLMoE 模型构建，通过优化和量化，使其在移动设备上运行时保持高性能。该应用的开源特性使其成为研究和开发新一代设备端人工智能应用的重要基础。

Huginn-0125是一个35亿参数的潜变量循环深度模型，擅长推理和代码生成。

Huginn-0125是一个由马里兰大学帕克分校Tom Goldstein实验室开发的潜变量循环深度模型。该模型拥有35亿参数，经过8000亿个token的训练，在推理和代码生成方面表现出色。其核心特点是通过循环深度结构在测试时动态调整计算量，能够根据任务需求灵活增加或减少计算步骤，从而在保持性能的同时优化资源利用。该模型基于开源的Hugging Face平台发布，支持社区共享和协作，用户可以自由下载、使用和进一步开发。其开源性和灵活的架构使其成为研究和开发中的重要工具，尤其是在资源受限或需要高性能推理的场景中。

开源的工业级普通话自动语音识别模型，支持多种应用场景。

FireRedASR 是一个开源的工业级普通话自动语音识别模型，采用 Encoder-Decoder 和 LLM 集成架构。它包含两个变体：FireRedASR-LLM 和 FireRedASR-AED，分别针对高性能和高效能需求设计。该模型在普通话基准测试中表现出色，同时在方言和英文语音识别上也有良好表现。它适用于需要高效语音转文字的工业级应用，如智能助手、视频字幕生成等。模型开源，便于开发者集成和优化。

RAG-FiT是一个用于提升LLMs利用外部信息能力的库，通过特别创建的RAG增强数据集对模型进行微调。

RAG-FiT是一个强大的工具，旨在通过检索增强生成（RAG）技术提升大型语言模型（LLMs）的能力。它通过创建专门的RAG增强数据集，帮助模型更好地利用外部信息。该库支持从数据准备到模型训练、推理和评估的全流程操作。其主要优点包括模块化设计、可定制化工作流以及对多种RAG配置的支持。RAG-FiT基于开源许可，适合研究人员和开发者进行快速原型开发和实验。

本地运行的人工智能代理，无缝自动化工程任务。

Codename Goose 是一款本地运行的人工智能代理工具，旨在帮助开发者高效完成工程任务。它强调开源和本地运行，确保用户对任务执行有完全控制权。通过连接外部服务器或API，Goose 可以根据用户需求进行扩展，实现复杂任务的自动化处理，从而让开发者专注于更重要的工作。Goose 的开源特性鼓励开发者参与贡献和创新，其本地运行的模式保障了数据隐私和任务执行效率。

开源的深度研究工具，旨在通过开源框架复现类似Deep Research的功能

Open-source DeepResearch 是一个开源项目，旨在通过开源的框架和工具复现类似 OpenAI Deep Research 的功能。该项目基于 Hugging Face 平台，利用开源的大型语言模型（LLM）和代理框架，通过代码代理和工具调用实现复杂的多步推理和信息检索。其主要优点是开源、可定制性强，并且能够利用社区的力量不断改进。该项目的目标是让每个人都能在本地运行类似 DeepResearch 的智能代理，使用自己喜爱的模型，并且完全本地化和定制化。

Tülu 3 405B 是一个大规模开源语言模型，通过强化学习提升性能。

Tülu 3 405B 是由 Allen Institute for AI 开发的开源语言模型，具有 4050 亿参数。该模型通过创新的强化学习框架（RLVR）提升性能，尤其在数学和指令跟随任务中表现出色。它基于 Llama-405B 模型进行优化，采用监督微调、偏好优化等技术。Tülu 3 405B 的开源性质使其成为研究和开发领域的强大工具，适用于需要高性能语言模型的各种应用场景。

Janus-Pro-7B 是一个新型的自回归框架，统一多模态理解和生成。

Janus-Pro-7B 是一个强大的多模态模型，能够同时处理文本和图像数据。它通过分离视觉编码路径，解决了传统模型在理解和生成任务中的冲突，提高了模型的灵活性和性能。该模型基于 DeepSeek-LLM 架构，使用 SigLIP-L 作为视觉编码器，支持 384x384 的图像输入，并在多模态任务中表现出色。其主要优点包括高效性、灵活性和强大的多模态处理能力。该模型适用于需要多模态交互的场景，例如图像生成和文本理解。

Janus-Pro-1B 是一个统一多模态理解和生成的自回归框架。

Janus-Pro-1B 是一个创新的多模态模型，专注于统一多模态理解和生成。它通过分离视觉编码路径，解决了传统方法在理解和生成任务中的冲突问题，同时保持了单个统一的 Transformer 架构。这种设计不仅提高了模型的灵活性，还使其在多模态任务中表现出色，甚至超越了特定任务的模型。该模型基于 DeepSeek-LLM-1.5b-base/DeepSeek-LLM-7b-base 构建，使用 SigLIP-L 作为视觉编码器，支持 384x384 的图像输入，并采用特定的图像生成 tokenizer。其开源性和灵活性使其成为下一代多模态模型的有力候选。

首个面向语境智能的人类级实时交互系统，支持多情感、多风格语音交互。

SpeechGPT 2.0-preview 是一款由复旦大学自然语言处理实验室开发的先进语音交互模型。它通过海量语音数据训练，实现了低延迟、高自然度的语音交互能力。该模型能够模拟多种情感、风格和角色的语音表达，同时支持工具调用、在线搜索和外部知识库访问等功能。其主要优点包括强大的语音风格泛化能力、多角色模拟以及低延迟交互体验。目前该模型仅支持中文语音交互，未来计划扩展到更多语言。