产品库

全球首个去中心化的10B参数模型训练平台

INTELLECT-1是基于Llama-3架构的10B参数模型，它通过去中心化的方式允许任何人贡献计算资源并参与模型训练。这一创新的模式不仅降低了大型AI模型训练的门槛，还促进了全球范围内的协作和资源共享。产品背景信息显示，INTELLECT-1致力于推动AI技术的民主化，让更多人能够参与到先进的AI模型训练中来。目前，该平台提供免费试用，用户可以通过贡献计算资源来参与训练，并获得相应的回报。

一站式去中心化AI平台,集成了去中心化超级计算机

AIxBlock是一个综合性的链上AI平台,集成了去中心化超级计算机。主要功能包括:数据引擎进行数据采集、整理和标注;低代码MLOps平台轻松构建和部署AI模型;通过链上共识机制实时验证AI模型质量;提供去中心化计算力交易市场,节省90%计算成本;基于P2P无手续费交易;通过区块链共识确保数据质量;所有交易在链上安全透明记录。适用于AI开发者、计算力供应商、自由职业者等。

由中国电信推出的千亿参数大模型

星辰语义大模型是中国电信推出的千亿参数大模型，具备强大的生成和理解能力。通过缓解多轮幻觉、增强关键信息注意力、强化知识图谱和知识溯源能力，提升模型在推理和回答准确性方面的表现。支持长文本生成和理解、知识问答、逻辑推理、数学能力和代码能力等多项功能，适用于办公、生产协同、客服等场景。

Stability AI 生成模型是一个开源的生成模型库。

Stability AI 生成模型是一个开源的生成模型库，提供了各种生成模型的训练、推理和应用功能。该库支持各种生成模型的训练，包括基于 PyTorch Lightning 的训练，提供了丰富的配置选项和模块化的设计。用户可以使用该库进行生成模型的训练，并通过提供的模型进行推理和应用。该库还提供了示例训练配置和数据处理的功能，方便用户进行快速上手和定制。

去中心化的浏览器内AI推理网络

Rakis是一个完全在浏览器中运行的去中心化推理网络。它利用区块链技术，允许节点之间进行AI模型的推理请求和结果共享，无需服务器即可实现AI模型的分布式执行。Rakis通过使用浏览器作为节点，支持WebGPU兼容平台，使得普通用户也能参与到AI模型的推理过程中。项目开源，强调透明度和可验证性，旨在解决去中心化AI推理中的确定性、可扩展性和安全性问题。

高质量、去中心化、安全的邮件应用

Shortwave是一家科技公司，旨在提供高质量、去中心化、安全的邮件应用。我们的邮件应用简化了收件箱管理，让您轻松保持组织、高效和及时回复。我们相信邮件是我们反击通信集中化的最佳机会，但现有的邮件客户端并未发挥其潜力。因此，我们正在开发一款尊重您的时间和隐私，利用最新技术使您的通信管理轻松高效的工具。使用Shortwave，您可能会觉得邮件不再像邮件一样。

安全、去中心化的Web3存储解决方案

Block Convey Drive是一个去中心化的云存储产品，它提供了比Google Drive更多的存储空间，并采用企业级的安全措施和真正的数据所有权。该产品利用区块链技术，确保数据的安全性和可靠性，同时简化了用户的数据管理流程。Block Convey Drive的主要优点包括更大的免费存储空间、区块链验证的安全性、无需企业成本的企业级安全以及NFT技术的应用。Block Convey Drive的人工智能助手 - Convey AI - 帮助您从文档中提取信息，与您互动，给您比 GPT 更个性化的感觉。产品背景信息显示，Block Convey Drive旨在提供一个比传统云存储更安全、更可靠的替代方案，同时保持用户友好的界面和操作体验。价格方面，提供免费计划和专业计划，专业计划提供更多的存储空间和高级功能。

去中心化的云原生 AI-Infra 提供商

SymeCloud 是一家基于云原生技术的 AI-Infra 提供商，旨在帮助企业、开发者和个人充分利用最新的 web3、云原生、人工智能和去中心化技术。SymeCloud 利用人工智能来自动化重复任务，提高效率。它与 Web3 技术和应用无缝集成，使用户能够直接从云端访问最新的去中心化服务和应用。SymeCloud 具有高可扩展性和灵活性，可以帮助企业适应不断变化的市场条件。我们提供可靠的解决方案来保护您的数据和隐私。

让您的模型定制更加个性化

FABRIC 是一个通过迭代反馈来个性化定制扩散模型的工具。它提供了一种简单的方法来根据用户的反馈来改进模型的性能。用户可以通过迭代的方式与模型进行交互，并通过反馈来调整模型的预测结果。FABRIC 还提供了丰富的功能，包括模型训练、参数调整和性能评估。它的定价根据用户的使用情况而定，可满足不同用户的需求。

大模型重塑千行百业

盘古大模型是华为云推出的人工智能解决方案，通过 NLP 大模型、CV 大模型、多模态大模型、预测大模型和科学计算大模型等多个模型，实现对话问答、图像识别、多模态处理、预测分析和科学计算等多种功能。盘古大模型具有高效适配、高效标注和准确可控的特点，可广泛应用于各行各业。详情请访问官方网址。

开源的去蒸馏FLUX模型

LibreFLUX是一个基于Apache 2.0许可的开源版本，提供了完整的T5上下文长度，使用注意力掩码，恢复了分类器自由引导，并去除了大部分FLUX美学微调/DPO。这意味着它比基础FLUX更不美观，但有潜力更容易地微调到任何新的分布。LibreFLUX的开发秉承开源软件的核心原则，即使用困难，比专有解决方案更慢、更笨拙，并且审美停留在21世纪初。

异步去噪并行化扩散模型

AsyncDiff 是一种用于并行化扩散模型的异步去噪加速方案，它通过将噪声预测模型分割成多个组件并分配到不同的设备上，实现了模型的并行处理。这种方法显著减少了推理延迟，同时对生成质量的影响很小。AsyncDiff 支持多种扩散模型，包括 Stable Diffusion 2.1、Stable Diffusion 1.5、Stable Diffusion x4 Upscaler、Stable Diffusion XL 1.0、ControlNet、Stable Video Diffusion 和 AnimateDiff。

减少计算并提高模型准确性，轻松高效地构建您的 AI 模型

CentML 是一个高效、节约成本的 AI 模型训练和部署平台。通过使用 CentML，您可以提升 GPU 效率、降低延迟、提高吞吐量，实现计算的高性价比和强大性能。

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。

一种可扩展的内存层实现，用于在不增加计算量的情况下扩展模型参数.

Memory Layers at Scale 是一种创新的内存层实现方式，通过可训练的键值查找机制，在不增加浮点运算次数的情况下为模型增加额外的参数。这种方法在大规模语言模型中尤为重要，因为它能够在保持计算效率的同时，显著提升模型的存储和检索能力。该技术的主要优点包括高效扩展模型容量、降低计算资源消耗以及提高模型的灵活性和可扩展性。该项目由 Meta Lingua 团队开发，适用于需要处理大规模数据和复杂模型的场景。

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。

基于大规模数据的高质量信息抽取模型

雅意信息抽取大模型（YAYI-UIE）由中科闻歌算法团队研发，是一款在百万级人工构造的高质量信息抽取数据上进行指令微调的模型。它能够统一训练信息抽取任务，包括命名实体识别（NER）、关系抽取（RE）和事件抽取（EE），覆盖了通用、安全、金融、生物、医疗、商业等多个场景的结构化抽取。该模型的开源旨在促进中文预训练大模型开源社区的发展，并通过开源共建雅意大模型生态。

大规模参数扩散变换器模型

DiT-MoE是一个使用PyTorch实现的扩散变换器模型，能够扩展到160亿参数，与密集网络竞争的同时展现出高度优化的推理能力。它代表了深度学习领域在处理大规模数据集时的前沿技术，具有重要的研究和应用价值。

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。

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。

智能角色模型，构建最优秀的大模型底座

百川角色大模型是百川智能提供的一款智能角色模型，融合了意图理解、信息检索以及强化学习技术，结合有监督微调与人类意图对齐，在知识问答、文本创作领域表现突出。该模型可实现角色扮演对话，提供高度开放的个性化角色定制能力，具备高度准确性和口语化的回答能力。

定制化大型语言模型的训练平台

Entry Point AI是一款训练大型语言模型的平台，可以快速高效地进行训练、管理和评估自定义模型，无需编写代码。它提供了跨平台的训练工具，可以比较模型性能、标注数据集、生成合成数据，并以速度和质量优于基于对话的模型。

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。

大规模MoE语言模型,性能媲美七十亿参数模型

Qwen1.5-MoE-A2.7B是一款大规模的MoE(Mixture of Experts)语言模型,仅有27亿个激活参数,但性能可与70亿参数模型相媲美。相比传统大模型,该模型训练成本降低75%,推理速度提高1.74倍。它采用特别的MoE架构设计,包括细粒度专家、新的初始化方法和路由机制等,大幅提升了模型效率。该模型可用于自然语言处理、代码生成等多种任务。

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。

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。

语言模型自我奖励训练

本产品是一种自奖励语言模型，通过 LLM 作为裁判，使用模型自身提供的奖励信号进行训练。通过迭代的 DPO 训练，模型不仅可以提高遵循指令的能力，还能提供高质量的自我奖励。经过三次迭代的 Fine-tuning，本产品在 AlpacaEval 2.0 排行榜上超过了许多现有系统，包括 Claude 2、Gemini Pro 和 GPT-4 0613。这项工作虽然只是初步研究，但为模型在两个方面持续改进的可能性打开了大门。

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。

大型语言模型，支持多种参数规模

Meta Llama 3 是 Meta 推出的最新大型语言模型，旨在为个人、创作者、研究人员和各类企业解锁大型语言模型的能力。该模型包含从8B到70B参数的不同规模版本，支持预训练和指令调优。模型通过 GitHub 仓库提供，用户可以通过下载模型权重和分词器进行本地推理。Meta Llama 3 的发布标志着大型语言模型技术的进一步普及和应用，具有广泛的研究和商业潜力。