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开源小型语言模型，适用于企业级应用

H2O-Danube2-1.8B是H2O.ai最新发布的开源小型语言模型，专为离线应用和企业级应用设计，具有经济高效的接口和训练成本，易于嵌入到移动电话、无人机等边缘设备中。该模型在Hugging Face Open LLM Leaderboard的<2B范围内排名第一，提供高达200倍的查询成本节省，同时在文档处理上提供更好的准确性，成本降低高达100%。H2O.ai平台还提供了成本控制和灵活性，支持超过30种大型语言模型(Large Language Models, LLMs)的混合使用，包括专有和开源的LLMs。

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。

可视化和透明的开源ChatGPT替代品

Show-Me是一个开源应用程序，旨在提供传统大型语言模型(如ChatGPT)交互的可视化和透明替代方案。它通过将复杂问题分解成一系列推理子任务，使用户能够理解语言模型的逐步思考过程。该应用程序使用LangChain与语言模型交互，并通过动态图形界面可视化推理过程。

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。

开源知识图谱构建模型，成本低廉

Triplex是一个创新的开源模型，能够将大量非结构化数据转换为结构化数据，其在知识图谱构建方面的表现超越了gpt-4o，且成本仅为其十分之一。它通过高效的将非结构化文本转换为知识图谱的构建基础——语义三元组，大幅降低了知识图谱的生成成本。

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。

先进的AI检索器，用于RAG。

DenserRetriever是一个开源的AI检索模型，专为RAG（Retrieval-Augmented Generation）设计，利用社区协作的力量，采用XGBoost机器学习技术有效结合异构检索器，旨在满足大型企业的需求，并且易于部署，支持docker快速启动。它在MTEB检索基准测试中达到了最先进的准确性，并且Hugging Face排行榜上也有其身影。

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。

为企业提供开源、灵活的AI模型开发、测试和运行平台。

Red Hat Enterprise Linux AI 是一个基于开源的模型平台，旨在无缝地开发、测试和运行企业级应用的大型语言模型（LLMs）。它结合了开源许可的IBM Granite LLMs、InstructLab模型对齐工具、Red Hat Enterprise Linux的可启动镜像以及Red Hat提供的技术支持和模型知识产权保障。该平台支持跨混合云环境的可移植性，并能与Red Hat OpenShift® AI集成，进一步推进企业AI开发、数据管理和模型治理。

用于评估其他语言模型的开源工具集

Prometheus-Eval 是一个用于评估大型语言模型（LLM）在生成任务中表现的开源工具集。它提供了一个简单的接口，使用 Prometheus 模型来评估指令和响应对。Prometheus 2 模型支持直接评估（绝对评分）和成对排名（相对评分），能够模拟人类判断和专有的基于语言模型的评估，解决了公平性、可控性和可负担性的问题。

下一代本地优先的大型语言模型（LLMs）

anime.gf 是由 moecorp 发起的下一代本地优先的大型语言模型（LLMs），目前正处于积极开发阶段。它代表了一种新兴的本地化和开源的人工智能技术，旨在提供更高效、更个性化的用户体验。

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。

谷歌开源的大型语言模型,能够生成高质量的文本内容

RecurrentGemma是谷歌开发的一系列开放语言模型,采用创新的循环架构设计,在文本生成任务上性能优异,包括问答、摘要和推理等。与Gemma模型相比,RecurrentGemma所需的内存更少,生成长序列的推理速度更快。该模型提供了预训练和针对指令的微调版本,可广泛应用于内容创作、对话AI等场景。

一个新的高效开源大型语言模型标准

DBRX是一个由Databricks的Mosaic研究团队构建的通用大型语言模型(LLM),在标准基准测试中表现优于所有现有开源模型。它采用Mixture-of-Experts (MoE)架构,使用362亿个参数,拥有出色的语言理解、编程、数学和逻辑推理能力。DBRX旨在推动高质量开源LLM的发展,并且便于企业根据自身数据对模型进行定制。Databricks为企业用户提供了交互式使用DBRX、利用其长上下文能力构建检索增强系统,并基于自身数据构建定制DBRX模型的能力。

为团队协作设计的轻量级ChatGPT替代品

Joia是一个为团队协作设计的轻量级ChatGPT替代品，注重隐私保护且开源。它允许用户轻松地为组织中的每个人提供AI聊天访问权限，创建特定用途的聊天机器人并与团队共享。Joia直接与OpenAI等大型语言模型提供商通过API链接，只按实际使用的令牌付费，相比ChatGPT的定价计划可节省高达75%的订阅成本。

Google推出的一系列轻量级、先进的开放式模型

Gemma是Google推出的一系列开源的轻量级语言模型系列。它结合了全面的安全措施,在尺寸上实现了优异的性能,甚至超过了一些较大的开放模型。可以无缝兼容各种框架。提供快速入门指南、基准测试、模型获取等,帮助开发者负责任地开发AI应用。

开源语言模型和训练框架

OLMo是一个开源的语言模型和训练框架,由AI2研究院发布。它提供了完整的训练数据、代码、模型参数、评估代码等资源,使研究人员能够训练并实验大规模语言模型。OLMo的优势在于真正开放,用户可以访问从数据到模型的完整信息,辅以丰富的文档,便于研究人员进行开放式研究和协作。该框架降低了语言模型研究的门槛,使更多人参与进来推动语言模型技术进步。

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。

开源视觉基础模型

InternVL通过将ViT模型扩展到60亿参数并与语言模型对齐,构建出目前最大的14B开源视觉基础模型,在视觉感知、跨模态检索、多模态对话等广泛任务上取得了32项state-of-the-art性能。

iPad和iPhone上的开源语言模型聊天应用

MLC Chat允许用户在iPad和iPhone上本地与开源语言模型进行聊天。在将模型下载到应用程序后，一切都在本地运行，无需服务器支持，而且无需互联网连接，不记录任何信息。由于模型在本地运行，它仅适用于具有足够VRAM的设备，具体取决于所使用的模型。MLC Chat是开源项目MLC LLM的一部分，允许在各种硬件后端和本机应用程序上本地部署任何语言模型。MLC Chat是在您的手机上运行不同开源模型架构的运行时。该应用旨在非商业目的。它允许您运行从互联网上下载的开源语言模型。每个模型可能受其各自的许可证约束。

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。

泰勒AI帮助您的工程师训练模型。

Taylor AI是一个平台，可以使您的工程团队在不需要设置GPU和解密复杂库的情况下训练语言模型。它允许您按照自己的条件训练和部署开源语言模型，让您拥有完全的控制权和数据隐私。使用Taylor AI，您可以摆脱按标记付费的定价方式，自由地部署和与您的AI模型交互。它简化了训练和优化语言模型的过程，让您的团队可以专注于构建和迭代。Taylor AI始终跟上最新的开源模型，确保您可以使用最先进的语言模型进行训练。根据您独特的合规和安全标准安全地部署您的模型。

开源 13B 大规模语言模型

百川 - 13B 是由百川智能开发的开源可商用的大规模语言模型，参数量达到 130 亿，训练数据量达到 1.4 万亿 tokens。该模型支持中英双语，具有高质量的预测和对话能力。模型支持量化部署和 CPU 推理，并在多个基准测试中取得优秀结果。可以广泛应用于自然语言处理领域的任务，如问答系统、对话系统、文本生成等。

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。

开源 AI 语言模型

Llama 2 是我们的下一代开源大型语言模型，提供免费的研究和商业使用。它具有强大的功能和性能，通过与外部合作伙伴和内部团队的测试，不断提升安全性和性能。Llama 2 支持广泛的使用场景，是解决难题和推动创新的理想选择。

超轻量级数字人模型，移动端实时运行

Ultralight-Digital-Human是一个超轻量级的数字人模型，可以在移动端实时运行。这个模型是开源的，据开发者所知，它是第一个如此轻量级的开源数字人模型。该模型的主要优点包括轻量级设计，适合移动端部署，以及实时运行的能力。它的背后是深度学习技术，特别是在人脸合成和声音模拟方面的应用，这使得数字人模型能够以较低的资源消耗实现高质量的表现。产品目前是免费的，主要面向技术爱好者和开发者。

一键将视频翻译成28种语言的AI技术

Dubly.AI是一个利用先进AI技术，提供视频内容翻译和音频制作服务的平台。它能够将视频内容翻译成28种不同的语言，同时保留原始语音，为公司节省高达95%的成本。该平台高度可定制，支持24/7高级支持，并且专注于有国际视野的公司。Dubly.AI的AI技术能够适应用户的独特语音档案，使得所有翻译听起来就像是用户自己说的一样。

将自然语言描述转化为可执行的shell命令的本地推理命令行工具。

llmc是一个基于llama.cpp的本地推理命令行工具，能够将自然语言描述转化为可执行的shell命令。它支持多种预配置的模型，并允许用户自定义模型以适应特定的工作流程。该工具的主要优点包括自然语言命令生成、可定制化模型、多种操作模式、命令解释以及追踪功能。llmc的背景信息显示，它是由guoriyue开发的一个开源项目，拥有活跃的社区和持续的更新。产品定位为免费开源工具，旨在提高开发者和技术人员的工作效率。

模块化仿人机器人，用于强化学习训练

Agibot X1是由Agibot开发的模块化仿人机器人，具有高自由度，基于Agibot开源框架AimRT作为中间件，并使用强化学习进行运动控制。该项目是Agibot X1使用的强化学习训练代码，可以与Agibot X1提供的推理软件结合用于真实机器人和模拟步行调试，或导入其他机器人模型进行训练。