需求人群:
"目标受众为需要进行复杂对话处理、长文本分析和信息搜集的企业和研究机构。该模型适合于构建智能客服、个人助理、教育辅导等应用场景,帮助用户更高效地处理语言相关的任务。"
使用场景示例:
用于构建智能客服系统,提供24小时自动回复服务。
作为个人助理,帮助用户管理日程和提醒重要事项。
在教育领域,辅助学生学习,提供个性化的学习建议和答疑。
产品特色:
在数学推理方面表现优异,超越同量级模型。
支持1M超长上下文窗口,适合长文本处理。
能够从多个网页搜集信息进行分析推理。
具备指令理解、工具筛选与结果反思等能力。
支持通过LMDeploy和vLLM进行模型部署和API服务。
代码遵循Apache-2.0协议开源,模型权重对学术研究完全开放。
使用教程:
步骤1: 使用提供的代码加载InternLM2.5-7B-Chat模型。
步骤2: 设置模型参数,选择适当的精度(float16或float32)。
步骤3: 利用模型的chat或stream_chat接口进行对话或流式生成。
步骤4: 通过LMDeploy或vLLM部署模型,实现本地或云端推理。
步骤5: 发送请求到模型,获取对话或文本生成的结果。
步骤6: 根据应用场景对结果进行后处理,如格式化输出或进一步分析。
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70亿参数的高性能对话模型
InternLM2.5-7B-Chat是一个开源的7亿参数的中文对话模型,专为实用场景设计,具有卓越的推理能力,在数学推理方面超越了Llama3和Gemma2-9B等模型。支持从上百个网页搜集信息进行分析推理,具有强大的工具调用能力,支持1M超长上下文窗口,适合进行长文本处理和复杂任务的智能体构建。
70亿参数的超长上下文对话模型
InternLM2.5-7B-Chat-1M 是一个开源的70亿参数的对话模型,具有卓越的推理能力,在数学推理方面超越了同量级模型。该模型支持1M超长上下文窗口,能够处理长文本任务,如LongBench等。此外,它还具备强大的工具调用能力,能够从上百个网页搜集信息进行分析推理。
统一的开放命名实体和语音识别模型
WhisperNER是一个结合了自动语音识别(ASR)和命名实体识别(NER)的统一模型,具备零样本能力。该模型旨在作为ASR带NER的下游任务的强大基础模型,并可以在特定数据集上进行微调以提高性能。WhisperNER的重要性在于其能够同时处理语音识别和实体识别任务,提高了处理效率和准确性,尤其在多语言和跨领域的场景中具有显著优势。
为数据中心打造的高效AI推理平台
d-Matrix是一家专注于AI推理技术的公司,其旗舰产品Corsair™是为数据中心设计的AI推理平台,能够提供极高的推理速度和极低的延迟。d-Matrix通过硬件软件协同设计,优化了Generative AI推理性能,推动了AI技术在数据中心的应用,使得大规模AI推理变得更加高效和可持续。
高效处理长文本的先进语言模型
Qwen2.5-Turbo是阿里巴巴开发团队推出的一款能够处理超长文本的语言模型,它在Qwen2.5的基础上进行了优化,支持长达1M个token的上下文,相当于约100万英文单词或150万中文字符。该模型在1M-token Passkey Retrieval任务中实现了100%的准确率,并在RULER长文本评估基准测试中得分93.1,超越了GPT-4和GLM4-9B-1M。Qwen2.5-Turbo不仅在长文本处理上表现出色,还保持了短文本处理的高性能,且成本效益高,每1M个token的处理成本仅为0.3元。
释放超级推理能力,提升AIME & MATH基准测试性能。
DeepSeek-R1-Lite-Preview是一款专注于提升推理能力的AI模型,它在AIME和MATH基准测试中展现了出色的性能。该模型具备实时透明的思考过程,并且计划推出开源模型和API。DeepSeek-R1-Lite-Preview的推理能力随着思考长度的增加而稳步提升,显示出更好的性能。产品背景信息显示,DeepSeek-R1-Lite-Preview是DeepSeek公司推出的最新产品,旨在通过人工智能技术提升用户的工作效率和问题解决能力。目前,产品提供免费试用,具体的定价和定位信息尚未公布。
下一代Python笔记本
marimo是一个开源的Python反应式笔记本,它具有可复现性、对git友好、可以作为脚本执行,并且可以作为应用程序分享。它通过自动运行受影响的单元格来响应单元格的更改,消除了管理笔记本状态的繁琐工作。marimo的UI元素如数据框架GUI和图表,使得数据处理变得快速、未来感和直观。marimo笔记本以.py文件存储,可以与git版本控制一起使用,可以作为Python脚本运行,也可以导入符号到其他笔记本或Python文件中,并使用你喜欢的工具进行lint或格式化。所有这些都在现代的 AI 支持的编辑器中进行。
Qwen2.5-Coder系列的1.5B参数指令调优模型
Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列,专为代码生成、代码推理和代码修复而设计。基于强大的Qwen2.5,通过增加训练令牌至5.5万亿,包括源代码、文本代码基础、合成数据等,Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码大型语言模型,其编码能力与GPT-4o相匹配。此模型是1.5B参数的指令调优版本,采用GGUF格式,具有因果语言模型、预训练和后训练阶段、transformers架构等特点。
Qwen2.5-Coder系列中的3B参数指令调优模型
Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列,专为代码生成、推理和修复而设计。该模型基于Qwen2.5,扩展了训练令牌至5.5万亿,包括源代码、文本代码基础、合成数据等。Qwen2.5-Coder-32B是目前开源代码LLM中的佼佼者,其编码能力与GPT-4o相匹配。此模型为GPTQ-量化的4位指令调优3B参数Qwen2.5-Coder模型,具有因果语言模型、预训练和后训练阶段、transformers架构等特点。
开源代码生成语言模型
Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-GPTQ-Int8是Qwen系列中针对代码生成优化的大型语言模型,拥有32亿参数,支持长文本处理,是当前开源代码生成领域最先进的模型之一。该模型基于Qwen2.5进行了进一步的训练和优化,不仅在代码生成、推理和修复方面有显著提升,而且在数学和通用能力上也保持了优势。模型采用GPTQ 8-bit量化技术,以减少模型大小并提高运行效率。
开源的32亿参数代码生成语言模型
Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-GPTQ-Int4是基于Qwen2.5的代码生成大型语言模型,具有32.5亿参数量,支持长文本处理,最大支持128K tokens。该模型在代码生成、代码推理和代码修复方面有显著提升,是当前开源代码语言模型中的佼佼者。它不仅增强了编码能力,还保持了在数学和通用能力方面的优势。
开源代码生成大型语言模型
Qwen2.5-Coder是一系列针对代码生成优化的大型语言模型,覆盖了0.5、1.5、3、7、14、32亿参数的六种主流模型尺寸,以满足不同开发者的需求。Qwen2.5-Coder在代码生成、代码推理和代码修复方面有显著提升,基于强大的Qwen2.5,训练令牌扩展到5.5万亿,包括源代码、文本代码接地、合成数据等,成为当前最先进的开源代码LLM,其编码能力与GPT-4o相匹配。此外,Qwen2.5-Coder还提供了更全面的基础,适用于现实世界中的代码代理等应用场景。
开源的GenAI应用网关,快速构建个性化的AI应用
Arch是一个开源的网关,专为处理提示(prompts)而设计,它利用快速的大型语言模型(LLMs)来处理提示,并与后端系统无缝集成。Arch基于Envoy构建,支持任何应用程序语言,并提供快速部署和透明升级。它提供了包括流量管理、前端/边缘网关、监控和端到端追踪在内的多种功能,帮助开发者构建快速、健壮和个性化的GenAI应用。
AI模型部署和推理优化的专家
Neural Magic是一家专注于AI模型优化和部署的公司,提供领先的企业级推理解决方案,以最大化性能和提高硬件效率。公司的产品支持在GPU和CPU基础设施上运行领先的开源大型语言模型(LLMs),帮助企业在云、私有数据中心或边缘环境中安全、高效地部署AI模型。Neural Magic的产品背景信息强调了其在机器学习模型优化方面的专业知识,以及与科研机构合作开发的创新LLM压缩技术,如GPTQ和SparseGPT。产品价格和定位方面,Neural Magic提供了免费试用和付费服务,旨在帮助企业降低成本、提高效率,并保持数据隐私和安全。
免费 npm 库,用 Llama 3.2 Vision 进行 OCR,输出 markdown 文本
开源 npm 库,免费使用 Llama 3.2 Vision 进行 OCR,支持本地和远程图像,计划支持 PDF,受 Zerox 启发,有免费和付费接口
人脸匿名化技术,保留关键细节同时有效保护隐私。
face_anon_simple是一个人脸匿名化技术,旨在通过先进的算法在保护个人隐私的同时保留原始照片中的面部表情、头部姿势、眼神方向和背景元素。这项技术对于需要发布包含人脸的图片但又希望保护个人隐私的场合非常有用,比如在新闻报道、社交媒体和安全监控等领域。产品基于开源代码,允许用户自行部署和使用,具有很高的灵活性和应用价值。
Qwen2.5-Coder系列中的3B参数模型,专注于代码生成与理解。
Qwen2.5-Coder-3B是Qwen2.5-Coder系列中的一个大型语言模型,专注于代码生成、推理和修复。基于强大的Qwen2.5,该模型通过增加训练令牌至5.5万亿,包括源代码、文本代码基础、合成数据等,实现了在代码生成、推理和修复方面的显著改进。Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码大型语言模型,其编码能力与GPT-4o相匹配。此外,Qwen2.5-Coder-3B还为现实世界的应用提供了更全面的基础,如代码代理,不仅增强了编码能力,还保持了在数学和通用能力方面的优势。
Qwen2.5-Coder系列中的7B参数代码生成模型
Qwen2.5-Coder-7B是基于Qwen2.5的大型语言模型,专注于代码生成、代码推理和代码修复。它在5.5万亿的训练令牌上进行了扩展,包括源代码、文本代码接地、合成数据等,是目前开源代码语言模型的最新进展。该模型不仅在编程能力上与GPT-4o相匹配,还保持了在数学和一般能力上的优势,并支持长达128K令牌的长上下文。
Qwen2.5-Coder系列中的14B参数代码生成模型
Qwen2.5-Coder-14B-Instruct是Qwen2.5-Coder系列中的一个大型语言模型,专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5,该模型通过扩展训练令牌到5.5万亿,包括源代码、文本代码接地、合成数据等,成为当前开源代码LLM的最新技术。它不仅增强了编码能力,还保持了在数学和通用能力方面的优势,并支持长达128K令牌的长上下文。
Qwen2.5-Coder系列中参数最多的开源代码生成模型
Qwen2.5-Coder-32B是基于Qwen2.5的代码生成模型,拥有32亿参数,是目前开源代码语言模型中参数最多的模型之一。它在代码生成、代码推理和代码修复方面有显著提升,能够处理长达128K tokens的长文本,适用于代码代理等实际应用场景。该模型在数学和通用能力上也保持了优势,支持长文本处理,是开发者在进行代码开发时的强大助手。
开源代码生成大型语言模型
Qwen2.5-Coder是一系列专为代码生成设计的Qwen大型语言模型,包含0.5、1.5、3、7、14、32亿参数的六种主流模型尺寸,以满足不同开发者的需求。该模型在代码生成、代码推理和代码修复方面有显著提升,基于强大的Qwen2.5,训练令牌扩展到5.5万亿,包括源代码、文本代码基础、合成数据等。Qwen2.5-Coder-32B是目前最先进的开源代码生成大型语言模型,其编码能力与GPT-4o相匹配。它不仅增强了编码能力,还保持了在数学和通用能力方面的优势,并支持长达128K令牌的长上下文。
专为软件改进设计的开源大型语言模型。
Lingma SWE-GPT是一个开源的大型语言模型,专注于软件工程领域的任务,旨在提供智能化的开发支持。该模型基于Qwen系列基础模型,经过额外训练以增强其在复杂软件工程任务中的能力。它在软件工程智能代理的权威排行榜上表现出色,适合需要自动化软件改进的开发团队和研究人员。
开源AI开发者助手,提升开发效率。
OpenHands是由All Hands AI开发的开源AI软件工程师,旨在帮助开发者处理积压的工作,让他们能够专注于解决难题、创造性挑战和过度工程化他们的配置文件。该产品在SWE-bench验证问题集中解决了超过一半的问题,是首个得分超过50%的AI工程师。此外,来自十几个学术机构的顶级代码生成研究人员每天都在帮助改进它。OpenHands在GitHub上以MIT许可证开源,拥有35k星标和190+贡献者。它与AI安全专家如Invariant Labs合作,以平衡创新与安全。
人类中心语言模型和模拟器的领导者
Nous Research专注于开发以人为中心的语言模型和模拟器,致力于将AI系统与现实世界用户体验对齐。我们的主要研究领域包括模型架构、数据合成、微调和推理。我们优先开发开源、人类兼容的模型,挑战传统的封闭模型方法。
自托管的网页数据抓取工具
Scraperr是一个自托管的网页数据抓取工具,允许用户通过指定XPath来抓取网页上的元素。用户可以提交URL和相应的元素进行抓取,结果会以表格形式展示,并支持下载为Excel文件。该工具的主要优点包括用户友好的界面、灵活的XPath选择器、批量处理能力以及对AI技术的支持。Scraperr适用于需要从网页上提取大量数据的用户,无论是研究人员、开发者还是市场营销人员。
开源、自托管、AI驱动的应用构建器。
Srcbook是一个开源、自托管的AI驱动应用构建器,它允许用户快速构建和部署各种应用程序。产品背景信息显示,Srcbook旨在提供一个平台,让开发者和非技术用户都能够轻松地构建应用程序,从而提高生产力和创新能力。它支持多种应用场景,如项目管理工具、音乐发现页面、技术文档网站等。Srcbook的主要优点包括开源性、灵活性和易用性,用户可以根据自己的需求定制和扩展功能。
简单易用,释放AI的强大力量
5ire是一个以简洁和用户友好为核心的AI产品,旨在让即使是初学者也能轻松利用大型语言模型。它支持多种文档格式的解析和向量化,具备本地知识库、使用分析、提示库、书签和快速关键词搜索等功能。作为一个开源项目,5ire提供免费下载,并且提供了按需付费的大型语言模型API服务。
开源的网页自动化库,支持任何大型语言模型(LLM)
browser-use是一个开源的网页自动化库,允许大型语言模型(LLM)与网站进行交互,通过简单的接口实现复杂的网页操作。该技术的主要优点包括对多种语言模型的通用支持、交互元素自动检测、多标签页管理、XPath提取、视觉模型支持等。它解决了传统网页自动化中的一些痛点,如动态内容处理、长任务解决等。browser-use以其灵活性和易用性,为开发者提供了一个强大的工具,以构建更加智能和自动化的网页交互体验。
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