产品库

开放大模型生态，驱动智能化未来

火山方舟提供模型训练、推理、评测、精调等全方位功能与服务，并重点支撑大模型生态。精选模型，保障模型稳定性，丰富的平台应用与工具，信息安全，强劲算力，专业服务。主要功能包括模型广场、模型体验、模型训练推理、模型应用等。适用于汽车、金融、大消费、泛互联网、教育办公等行业场景。

智元机器人发布的具身智能一站式开发平台，覆盖数据采集到模型推理全链路

Genie Studio 是智元机器人专为具身智能场景打造的一站式开发平台，具备数据采集、模型训练、仿真评测、模型推理的全链路产品能力。它为开发者提供从‘采’到‘训’到‘测’再到‘推’的标准化解决方案，极大地降低了开发门槛，提升了开发效率。该平台通过高效的数据采集、灵活的模型训练、精准的仿真评测和无缝的模型推理，推动了具身智能技术的快速发展和应用。Genie Studio 不仅提供了强大的工具，还为具身智能的规模化落地提供了支持，加速了行业向标准化、平台化、量产化的新阶段跃进。

一个简单易用的语音克隆和语音模型训练工具。

EaseVoice Trainer 是一个后端项目，旨在简化和增强语音合成与转换训练过程。该项目基于 GPT-SoVITS 进行改进，注重用户体验和系统的可维护性。其设计理念不同于原始项目，旨在提供更模块化和定制化的解决方案，适用于从小规模实验到大规模生产的多种场景。该工具可以帮助开发者和研究人员更高效地进行语音合成和转换的研究与开发。

为LLM训练和推理生成网站整合文本文件的工具

LLMs.txt生成器是一个由Firecrawl提供支持的在线工具，旨在帮助用户从网站生成用于LLM训练和推理的整合文本文件。它通过整合网页内容，为训练大型语言模型提供高质量的文本数据，从而提高模型的性能和准确性。该工具的主要优点是操作简单、高效，能够快速生成所需的文本文件。它主要面向需要大量文本数据进行模型训练的开发者和研究人员，为他们提供了一种便捷的解决方案。

基于大模型 RAG 知识库的知识图谱问答系统，支持多种大模型适配和本地部署。

语析Yuxi-Know 是一个基于大模型 RAG 知识库的知识图谱问答系统，采用 Llamaindex + VueJS + Flask + Neo4j 构建。它支持 OpenAI、国内主流大模型平台的模型调用以及本地 vllm 部署，能够实现知识库问答、知识图谱检索和联网检索等功能。该系统的主要优点是灵活适配多种模型、支持多种知识库格式以及强大的知识图谱集成能力。它适用于需要高效知识管理和智能问答的企业和研究机构，具有较高的技术先进性和实用性。

MLGym是一个用于推进AI研究代理的新框架和基准。

MLGym是由Meta的GenAI团队和UCSB NLP团队开发的一个开源框架和基准，用于训练和评估AI研究代理。它通过提供多样化的AI研究任务，推动强化学习算法的发展，帮助研究人员在真实世界的研究场景中训练和评估模型。该框架支持多种任务，包括计算机视觉、自然语言处理和强化学习等领域，旨在为AI研究提供一个标准化的测试平台。

从任何文本中提取知识图谱的人工智能工具。

kg-gen 是一个基于人工智能的工具，能够从普通文本中提取知识图谱。它支持处理小到单句话、大到长篇文档的文本输入，并且可以处理对话格式的消息。该工具利用先进的语言模型和结构化输出技术，能够帮助用户快速构建知识图谱，适用于自然语言处理、知识管理以及模型训练等领域。kg-gen 提供了灵活的接口和多种功能，旨在简化知识图谱的生成过程，提高效率。

基于支付宝的生活场景，通过领先的大模型技术，为企业快速构建专业级智能体。

Tbox 是一款基于支付宝生活场景的大模型技术产品，旨在为企业快速构建专业级智能体，助力业务增长。它融合了蚂蚁百灵大模型、蚁天鉴、灵境数字人等先进技术，能够实现体验升级、智能决策等功能。Tbox 适用于多种行业，如民生、政务、出行、景区、医疗等，通过智能化服务提升用户体验和业务效率。其价格和具体定位因企业需求而异，为企业提供定制化的解决方案。

Steev 是一款用于优化 AI 模型训练的工具，帮助用户提升训练效率和模型性能。

Steev 是一款专为 AI 模型训练设计的工具，旨在简化训练流程，提升模型性能。它通过自动优化训练参数、实时监控训练过程，并提供代码审查和建议，帮助用户更高效地完成模型训练。Steev 的主要优点是无需配置即可使用，适合希望提高模型训练效率和质量的工程师和研究人员。目前处于免费试用阶段，用户可以免费体验其全部功能。

DMXAPI 是一个提供全球大模型API聚合服务的平台，支持超过300个大模型调用。

DMXAPI 是由 LangChain 中文网提供的大模型API聚合服务，旨在帮助开发者快速接入全球领先的大模型。通过集中采购和直接与模型原厂合作，DMXAPI 提供更具竞争力的价格和高效的服务。其支持的模型包括 GPT-4、Claude、LLaMA 等，覆盖自然语言处理、图像识别、生成式 AI 等多种应用场景。DMXAPI 的主要优点是安全、低价、高效，并提供 7×24 小时在线客服支持，确保用户在使用过程中无后顾之忧。

本地运行的AI模型训练与部署工具，支持个性化训练和多平台使用。

Kolosal AI 是一款用于本地设备训练和运行大型语言模型（LLMs）的工具。它通过简化模型训练、优化和部署流程，使用户能够在本地设备上高效地使用 AI 技术。该工具支持多种硬件平台，提供快速的推理速度和灵活的定制能力，适合从个人开发者到大型企业的广泛应用场景。其开源特性也使得用户可以根据自身需求进行二次开发。

一个专注于整理最佳开源推理数据集的社区项目

Open Thoughts 是一个由 Bespoke Labs 和 DataComp 社区主导的项目，旨在整理高质量的开源推理数据集，用于训练先进的小模型。该项目汇集了来自斯坦福大学、加州大学伯克利分校、华盛顿大学等多所高校和研究机构的研究人员与工程师，致力于通过优质数据集推动推理模型的发展。其背景是当前推理模型在数学和代码推理等领域的应用需求日益增长，而高质量的数据集是提升模型性能的关键。该项目目前免费开放，主要面向研究人员、开发者以及对推理模型感兴趣的专业人士，其数据集和工具的开源性使其成为推动人工智能教育和研究的重要资源。

GLM-PC是基于CogAgent视觉语言大模型构建的电脑智能体，旨在提升电脑使用体验。

GLM-PC是一款基于CogAgent视觉语言大模型构建的电脑智能体，它通过先进的技术实现对电脑操作的智能化辅助。该产品利用大模型的强大语言理解和生成能力，结合视觉识别技术，为用户提供更高效、更便捷的电脑使用体验。它可以帮助用户快速完成各种复杂的电脑操作，提高工作效率。其主要优点包括高效性、智能化和易用性。该产品主要面向需要提升电脑操作效率的用户，如办公人员、学生等，具有较高的实用价值。目前尚未明确其价格和具体定位。

一站式大模型算法、模型及优化工具开源项目

FlagAI是由北京智源人工智能研究院推出的一站式、高质量开源项目，集成了全球各种主流大模型算法技术以及多种大模型并行处理和训练加速技术。它支持高效训练和微调，旨在降低大模型开发和应用的门槛，提高开发效率。FlagAI涵盖了多个领域明星模型，如语言大模型OPT、T5，视觉大模型ViT、Swin Transformer，多模态大模型CLIP等。智源研究院也持续将“悟道2.0”“悟道3.0”大模型项目成果开源至FlagAI，目前该项目已经加入Linux基金会，吸引全球科研力量共同创新、共同贡献。

用于评估文本、对话和RAG设置的通用评估模型

Patronus GLIDER是一个经过微调的phi-3.5-mini-instruct模型，可以作为通用评估模型，根据用户定义的标准和评分规则来评判文本、对话和RAG设置。该模型使用合成数据和领域适应数据进行训练，覆盖了183个指标和685个领域，包括金融、医学等。模型支持的最大序列长度为8192个token，但经过测试可以支持更长的文本（高达12000个token）。

让人工智能触手可及

Recursal AI致力于使人工智能技术对所有人开放，无论语言或国家。他们的产品包括featherless.ai、RWKV和recursal cloud。featherless.ai提供即时且无需服务器的Hugging Face模型推理服务；RWKV是一个下一代基础模型，支持100多种语言，推理成本降低100倍；recursal cloud则让用户能够轻松地微调和部署RWKV模型。这些产品和技术的主要优点在于它们能够降低AI技术的门槛，提高效率，并支持多语言，这对于全球化背景下的企业和开发者来说至关重要。

RWKV家族中最大的模型，采用MoE技术提升效率。

Flock of Finches 37B-A11B v0.1是RWKV家族的最新成员，这是一个实验性模型，拥有11亿个活跃参数，尽管仅训练了1090亿个token，但在常见基准测试中的得分与最近发布的Finch 14B模型大致相当。该模型采用了高效的稀疏混合专家(MoE)方法，在任何给定token上仅激活一部分参数，从而在训练和推理过程中节省时间和减少计算资源的使用。尽管这种架构选择以更高的VRAM使用为代价，但从我们的角度看，能够低成本训练和运行具有更大能力模型是非常值得的。

将各种文件类型转换为Markdown格式的Python库

E2M是一个Python库，能够解析并转换多种文件类型到Markdown格式。它采用了解析器-转换器架构，支持包括doc、docx、epub、html、htm、url、pdf、ppt、pptx、mp3和m4a等多种文件格式的转换。E2M项目的最终目标是为检索增强生成(RAG)和模型训练或微调提供高质量的数据。

3D生成模型，实现高质量多样化的3D资产创建

TRELLIS是一个基于统一结构化潜在表示和修正流变换器的原生3D生成模型，能够实现多样化和高质量的3D资产创建。该模型通过整合稀疏的3D网格和从强大的视觉基础模型提取的密集多视图视觉特征，全面捕获结构（几何）和纹理（外观）信息，同时在解码过程中保持灵活性。TRELLIS模型能够处理高达20亿参数，并在包含50万个多样化对象的大型3D资产数据集上进行训练。该模型在文本或图像条件下生成高质量结果，显著超越现有方法，包括规模相似的最近方法。TRELLIS还展示了灵活的输出格式选择和局部3D编辑能力，这些是以前模型所没有提供的。代码、模型和数据将被发布。

探索AI前沿，精选国内外AI产品与应用。

智趣AI甄选是一个专注于人工智能领域的综合性平台，旨在洞察行业发展前景，精选并展示国内外的AI产品与应用。平台提供丰富的学习资源，行业融合案例分析，助力用户洞悉AI发展趋势，与AI技术同行，共创未来。

高效全球分布式AI模型训练框架

PrimeIntellect-ai/prime是一个用于在互联网上高效、全球分布式训练AI模型的框架。它通过技术创新，实现了跨地域的AI模型训练，提高了计算资源的利用率，降低了训练成本，对于需要大规模计算资源的AI研究和应用开发具有重要意义。

多模态大型语言模型的优化与分析

MM1.5是一系列多模态大型语言模型（MLLMs），旨在增强文本丰富的图像理解、视觉指代表明和接地以及多图像推理的能力。该模型基于MM1架构，采用以数据为中心的模型训练方法，系统地探索了整个模型训练生命周期中不同数据混合的影响。MM1.5模型从1B到30B参数不等，包括密集型和混合专家（MoE）变体，并通过广泛的实证研究和消融研究，提供了详细的训练过程和决策见解，为未来MLLM开发研究提供了宝贵的指导。

AIGC 应用快速构建平台

派欧算力云大模型 API 提供易于集成的各模态 API 服务，包括大语言模型、图像、音频、视频等，旨在帮助用户轻松构建专属的 AIGC 应用。该平台拥有丰富的模型资源，支持个性化需求的模型训练和托管，同时保证用户私有模型的保密性。它以高性价比、高吞吐量和高性能推理引擎为特点，适用于多种 AI 应用场景，如聊天机器人、总结摘要、小说生成器等。

国产化大模型，支持多模态，快速低成本智能化转型。

岩芯数智是一家专注于人工智能领域的公司，提供多种智能模型服务，包括Yan模型和Dolphin模型。Yan模型是国产化的大模型，支持多模态，承诺为用户提供训练周期短、数据集需求小、性价比更高的服务，帮助各产业链快速、低成本向智能化转型。Dolphin模型则提供智能对话、文章生成、文案摘要等功能，支持私域模型微调，以满足不同行业的需求。

字节跳动自研大模型，提供多模态能力

豆包大模型是字节跳动推出的自研大模型，通过内部50+业务场景实践验证，每日万亿级tokens大使用量持续打磨，提供多模态能力，以优质模型效果为企业打造丰富的业务体验。产品家族包括多种模型，如通用模型、视频生成、文生图、图生图、同声传译等，满足不同业务需求。

FLUX模型的Cog推理引擎

Cog inference for flux models 是一个用于FLUX.1 [schnell] 和 FLUX.1 [dev] 模型的推理引擎，由Black Forest Labs开发。它支持编译与量化，敏感内容检查，以及img2img支持，旨在提高图像生成模型的性能和安全性。

全面对标GPT-4 Turbo的AI大语言模型

讯飞星火是科大讯飞推出的一款全面对标GPT-4 Turbo的AI大语言模型，它通过集成多种AI技术，如语音识别、自然语言处理、机器学习等，为用户提供高效、智能的办公效率工具。该产品不仅能够处理文本信息，还能进行语音识别和生成，支持多语种，适用于企业服务、智能硬件、智慧政务、智慧金融、智慧医疗等多个领域。

几行代码接入大模型

智谱AI大模型开放平台是一个提供多种AI模型服务的平台，支持开发者和企业快速接入大模型API，构建变革性AI体验。平台提供GLM-4系列大模型，包括免费模型GLM-4-Flash、全自研最新版本GLM-4-Plus、支持200万上下文的GLM-4-Long等。此外，还提供多模态大模型，如视觉能力GLM-4V-Plus、文生图CogView-3-Plus、文生视频CogVideoX。平台面向开发者提供模型API、Alltools API、批处理API等服务，面向企业服务提供医疗健康、汽车、游戏娱乐、文旅、智能终端、智能制造、消费等行业解决方案。

一种用于文本到图像扩散模型的概念擦除技术

RECE是一种文本到图像扩散模型的概念擦除技术，它通过在模型训练过程中引入正则化项来实现对特定概念的可靠和高效擦除。这项技术对于提高图像生成模型的安全性和控制性具有重要意义，特别是在需要避免生成不适当内容的场景中。RECE技术的主要优点包括高效率、高可靠性和易于集成到现有模型中。

简洁的FLUX LoRA训练UI，支持低VRAM配置。

Flux Gym是一个为FLUX LoRA模型训练设计的简洁Web UI，特别适合只有12GB、16GB或20GB VRAM的设备使用。它结合了AI-Toolkit项目的易用性和Kohya Scripts的灵活性，使得用户无需复杂的终端操作即可进行模型训练。Flux Gym支持用户通过简单的界面上传图片和添加描述，然后启动训练过程。