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开源AI模型，具有7B参数和3.1T训练令牌

RWKV-6 Finch 7B World 3是一个开源的人工智能模型，拥有7B个参数，并且经过3.1万亿个多语言令牌的训练。该模型以其环保的设计理念和高性能而著称，旨在为全球用户提供高质量的开源AI模型，无论国籍、语言或经济状况如何。RWKV架构旨在减少对环境的影响，每令牌消耗的功率固定，与上下文长度无关。

下一代开源AI模型，性能卓越。

Gemma 2是谷歌DeepMind推出的下一代开源AI模型，提供9亿和27亿参数版本，具有卓越的性能和推理效率，支持在不同硬件上以全精度高效运行，大幅降低部署成本。Gemma 2在27亿参数版本中，提供了两倍于其大小模型的竞争力，并且可以在单个NVIDIA H100 Tensor Core GPU或TPU主机上实现，显著降低部署成本。

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。

一个基于 DuckDB 和 3FS 构建的轻量级数据处理框架

Smallpond 是一个高性能的数据处理框架，专为大规模数据处理而设计。它基于 DuckDB 和 3FS 构建，能够高效处理 PB 级数据集，无需长时间运行的服务。Smallpond 提供了简单易用的 API，支持 Python 3.8 至 3.12，适合数据科学家和工程师快速开发和部署数据处理任务。其开源特性使得开发者可以自由定制和扩展功能。

开源工业级自动语音识别模型，支持普通话、方言和英语，性能卓越。

FireRedASR-AED-L 是一个开源的工业级自动语音识别模型，专为满足高效率和高性能的语音识别需求而设计。该模型采用基于注意力的编码器-解码器架构，支持普通话、中文方言和英语等多种语言。它在公共普通话语音识别基准测试中达到了新的最高水平，并且在歌唱歌词识别方面表现出色。该模型的主要优点包括高性能、低延迟和广泛的适用性，适用于各种语音交互场景。其开源特性使得开发者可以自由地使用和修改代码，进一步推动语音识别技术的发展。

结合DeepSeek R1推理能力和Claude创造力及代码生成能力的统一API和聊天界面。

DeepClaude是一个强大的AI工具，旨在将DeepSeek R1的推理能力与Claude的创造力和代码生成能力相结合，通过统一的API和聊天界面提供服务。它利用高性能的流式API（用Rust编写）实现即时响应，同时支持端到端加密和本地API密钥管理，确保用户数据的隐私和安全。该产品是完全开源的，用户可以自由贡献、修改和部署。其主要优点包括零延迟响应、高度可配置性以及支持用户自带密钥（BYOK），为开发者提供了极大的灵活性和控制权。DeepClaude主要面向需要高效代码生成和AI推理能力的开发者和企业，目前处于免费试用阶段，未来可能会根据使用量收费。

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 是一款高性能的开源语言模型，适用于多种文本生成任务。

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 是由 DeepSeek 团队开发的高性能语言模型，基于 Qwen-2.5 系列进行蒸馏优化。该模型在多项基准测试中表现出色，尤其是在数学、代码和推理任务上。其主要优点包括高效的推理能力、强大的多语言支持以及开源特性，便于研究人员和开发者进行二次开发和应用。该模型适用于需要高性能文本生成的场景，如智能客服、内容创作和代码辅助等，具有广泛的应用前景。

一款高效率的2.4亿参数轻量级语言模型

YuLan-Mini是由中国人民大学AI Box团队开发的一款轻量级语言模型，具有2.4亿参数，尽管仅使用1.08T的预训练数据，但其性能可与使用更多数据训练的行业领先模型相媲美。该模型特别擅长数学和代码领域，为了促进可复现性，团队将开源相关的预训练资源。

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。

无审查限制的AI模型平台

FreedomGPT是一个提供多种AI模型的平台，包括无审查限制的模型，用户可以在一个熟悉的界面中轻松切换开源和专有模型。它允许用户在浏览器或直接在计算机上运行这些模型，无需注册，无需技术专长。此外，它还支持离线使用，保证了用户隐私和数据安全。FreedomGPT还提供了一个开放源代码的AI平台，鼓励社区成员共同参与构建。

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。

领先的LLM服务提供平台

Mooncake是Kimi的服务平台，由Moonshot AI提供，是一个领先的大型语言模型(LLM)服务。它采用了以KVCache为中心的解耦架构，通过分离预填充(prefill)和解码(decoding)集群，以及利用GPU集群中未充分利用的CPU、DRAM和SSD资源来实现KVCache的解耦缓存。Mooncake的核心是其KVCache中心调度器，它在确保满足延迟相关的服务级别目标(SLOs)要求的同时，平衡最大化整体有效吞吐量。与传统研究不同，Mooncake面对的是高度过载的场景，为此开发了基于预测的早期拒绝策略。实验表明，Mooncake在长上下文场景中表现出色，与基线方法相比，在某些模拟场景中吞吐量可提高525%，同时遵守SLOs。在实际工作负载下，Mooncake的创新架构使Kimi能够处理75%以上的请求。

文本到视频生成的开源模型，性能卓越。

Open-Sora-Plan是一个由北京大学元组团队开发的文本到视频生成模型。它在2024年4月首次推出v1.0.0版本，以其简单高效的设计和显著的性能在文本到视频生成领域获得了广泛认可。v1.1.0版本在视频生成质量和持续时间上进行了显著改进，包括更优的压缩视觉表示、更高的生成质量和更长的视频生成能力。该模型采用了优化的CausalVideoVAE架构，具有更强的性能和更高的推理效率。此外，它还保持了v1.0.0版本的极简设计和数据效率，并且与Sora基础模型的性能相似，表明其版本演进与Sora展示的扩展法则一致。

多语言AI模型，支持101种语言。

Aya是由Cohere For AI领导的全球性倡议，涉及119个国家的3000多名独立研究人员。Aya是一个尖端模型和数据集，通过开放科学推进101种语言的多语言AI。Aya模型能够理解并按照101种语言的指令执行任务，是迄今为止最大的开放科学机器学习项目之一，重新定义了研究领域，通过与全球独立研究人员合作，实现了完全开源的数据集和模型。

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。

多模态AI模型，图像理解与生成兼备

Mini-Gemini是由香港中文大学终身教授贾佳亚团队开发的多模态模型，具备精准的图像理解能力和高质量的训练数据。该模型结合图像推理和生成，提供不同规模的版本，性能与GPT-4和DALLE3相媲美。Mini-Gemini采用Gemini的视觉双分支信息挖掘方法和SDXL技术，通过卷积网络编码图像并利用Attention机制挖掘信息，同时结合LLM生成文本链接两个模型。

开放发布的Grok-1模型，拥有3140亿参数

Grok-1是由xAI从头开始训练的314亿参数的专家混合模型（Mixture-of-Experts）。该模型未经针对特定应用（如对话）的微调，是Grok-1预训练阶段的原始基础模型检查点。

从单张图片快速生成3D对象

TripoSR是由Stability AI与Tripo AI合作开发的3D对象重建模型，能够从单张图片在不到一秒钟的时间内生成高质量的3D模型。该模型在低推理预算下运行，无需GPU，适用于广泛的用户和应用场景。模型权重和源代码已在MIT许可下发布，允许商业化、个人和研究使用。

稳定可靠的开源Web服务器

Apache HTTP Server是一个稳定可靠的开源Web服务器，具有高度可配置性和可扩展性。它支持多种操作系统和编程语言，提供了强大的功能和性能。Apache HTTP Server被广泛用于构建和托管网站，是Web开发的首选工具。它采用了模块化的架构，可以轻松地进行功能扩展和定制。Apache HTTP Server是免费的，适用于个人和商业用途。

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。

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。

生成高质量 SVG 代码的基础模型。

StarVector 是一个先进的生成模型，旨在将图像和文本指令转化为高质量的可缩放矢量图形（SVG）代码。其主要优点在于能够处理复杂的 SVG 元素，并在各种图形风格和复杂性上表现出色。作为开放源代码资源，StarVector 推动了图形设计的创新和效率，适用于设计、插图和技术文档等多种应用场景。

Roblox Foundation Model for 3D Intelligence。

Cube 是一个强大的 3D 智能生成模型，旨在帮助开发者在 Roblox 平台上创建各种 3D 资产和场景。该模型具备生成 3D 对象、角色动画绑定及程序脚本生成等功能。它的出现将极大地提升创作者的生产效率，激发更多的创意，帮助用户以更快的速度构建出丰富的 3D 体验。当前版本已经开放源代码，旨在与研究社区共享，以推进 3D 智能的发展。适用于各种规模的开发者和创作者，支持实验与创新，推动负责任的使用。

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。

通过训练您的 AI 自我，增强个性，连接世界。

Second Me 是一个开源原型，旨在让用户创造自己的 AI 自我，保留个人特点，并在数字世界中扩展自我。它使用分层记忆建模和用户对齐算法，确保用户数据本地存储且完全私密。这种形式的 AI 不仅帮助用户管理信息，还能与全球网络中的其他 AI 进行交互，从而促进创造力和协作。Second Me 的主要优点在于它保护用户的隐私，让用户真正掌控自己的数字身份，适合技术爱好者、AI 专家和各领域专业人士。此产品当前处于开发阶段，用户可以在 GitHub 上获取最新版本。

LG AI 推出的开源推理 AI 模型，具备卓越的推理能力。

EXAONE Deep 是 LG AI Research 推出的先进推理 AI 模型，标志着韩国在全球 AI 市场中的竞争力。它具备 32 亿参数，表现卓越，尤其在数学和科学问题解决方面展现出色。该模型的发布使得 LG 在 AI 领域迈入了自主决策的时代，其开源特性使得更多开发者能够利用这一技术进行研究与开发。EXAONE Deep 的轻量级和在设备上的模型设计使得其适用于多个行业，包括教育、科学研究、编程等。

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。

一款开源的14B参数量的数学模型，通过强化学习训练，性能卓越。

Light-R1-14B-DS 是由北京奇虎科技有限公司开发的开源数学模型。该模型基于 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 进行强化学习训练，在 AIME24 和 AIME25 数学竞赛基准测试中分别达到了 74.0 和 60.2 的高分，超越了许多 32B 参数量的模型。它在轻量级预算下成功实现了对已经长链推理微调模型的强化学习尝试，为开源社区提供了一个强大的数学模型工具。该模型的开源有助于推动自然语言处理在教育领域的应用，特别是数学问题解决方面，为研究人员和开发者提供了宝贵的研究基础和实践工具。

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。