产品库

轻量级推理模型，用于生成高质量图像

Stable Diffusion 3.5是一个用于简单推理的轻量级模型，它包含了文本编码器、VAE解码器和核心MM-DiT技术。该模型旨在帮助合作伙伴组织实现SD3.5，并且可以用于生成高质量的图像。它的重要性在于其高效的推理能力和对资源的低要求，使得广泛的用户群体能够使用和享受生成图像的乐趣。该模型遵循Stability AI Community License Agreement，并且可以免费使用。

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。

Inductive Moment Matching 是一种新型的生成模型，用于高质量图像生成。

Inductive Moment Matching (IMM) 是一种先进的生成模型技术，主要用于高质量图像生成。该技术通过创新的归纳矩匹配方法，显著提高了生成图像的质量和多样性。其主要优点包括高效性、灵活性以及对复杂数据分布的强大建模能力。IMM 由 Luma AI 和斯坦福大学的研究团队开发，旨在推动生成模型领域的发展，为图像生成、数据增强和创意设计等应用提供强大的技术支持。该项目开源了代码和预训练模型，方便研究人员和开发者快速上手和应用。

为Firefox浏览器翻译功能优化的CPU加速神经机器翻译模型。

Firefox Translations Models 是由Mozilla开发的一组CPU优化的神经机器翻译模型，专为Firefox浏览器的翻译功能设计。该模型通过高效的CPU加速技术，提供快速且准确的翻译服务，支持多种语言对。其主要优点包括高性能、低延迟和对多种语言的支持。该模型是Firefox浏览器翻译功能的核心技术，为用户提供无缝的网页翻译体验。

一个专注于超大规模系统设计和优化的工具，提供高效解决方案。

The Ultra-Scale Playbook 是一个基于 Hugging Face Spaces 提供的模型工具，专注于超大规模系统的优化和设计。它利用先进的技术框架，帮助开发者和企业高效地构建和管理大规模系统。该工具的主要优点包括高度的可扩展性、优化的性能和易于集成的特性。它适用于需要处理复杂数据和大规模计算任务的场景，如人工智能、机器学习和大数据处理。产品目前以开源的形式提供，适合各种规模的企业和开发者使用。

Janus-Pro-1B 是一个统一多模态理解和生成的自回归框架。

Janus-Pro-1B 是一个创新的多模态模型，专注于统一多模态理解和生成。它通过分离视觉编码路径，解决了传统方法在理解和生成任务中的冲突问题，同时保持了单个统一的 Transformer 架构。这种设计不仅提高了模型的灵活性，还使其在多模态任务中表现出色，甚至超越了特定任务的模型。该模型基于 DeepSeek-LLM-1.5b-base/DeepSeek-LLM-7b-base 构建，使用 SigLIP-L 作为视觉编码器，支持 384x384 的图像输入，并采用特定的图像生成 tokenizer。其开源性和灵活性使其成为下一代多模态模型的有力候选。

一个基于文本生成图像的预训练模型，具有80亿参数和Apache 2.0开源许可。

Flex.1-alpha 是一个强大的文本到图像生成模型，基于80亿参数的修正流变换器架构。它继承了FLUX.1-schnell的特性，并通过训练指导嵌入器，使其无需CFG即可生成图像。该模型支持微调，并且具有开放源代码许可（Apache 2.0），适合在多种推理引擎中使用，如Diffusers和ComfyUI。其主要优点包括高效生成高质量图像、灵活的微调能力和开源社区支持。开发背景是为了解决图像生成模型的压缩和优化问题，并通过持续训练提升模型性能。

一个开源AI模型微调与变现平台，助力AI初创企业、机器学习工程师和研究人员。

Bakery是一个专注于开源AI模型的微调与变现的在线平台，为AI初创企业、机器学习工程师和研究人员提供了一个便捷的工具，使他们能够轻松地对AI模型进行微调，并在市场中进行变现。该平台的主要优点在于其简单易用的界面和强大的功能，用户可以快速创建或上传数据集，微调模型设置，并在市场中进行变现。Bakery的背景信息表明，它旨在推动开源AI技术的发展，并为开发者提供更多的商业机会。虽然具体的定价信息未在页面中明确展示，但其定位是为AI领域的专业人士提供一个高效的工具。

一个用于多模型嵌入的图形库，支持多种模型和数据类型的可视化

vectrix-graphs 是一个强大的图形库，专注于多模型嵌入的可视化。它支持多种机器学习模型和数据类型，能够将复杂的数据结构以直观的图形形式展现出来。该库的主要优点在于其灵活性和扩展性，可以轻松集成到现有的数据科学工作流程中。vectrix-ai 团队开发了这个库，旨在帮助研究人员和开发者更好地理解和分析模型的嵌入结果。作为一个开源项目，它在 GitHub 上提供免费使用，适合各种规模的项目和团队。

高效的文本到音频生成模型

TangoFlux是一个高效的文本到音频（TTA）生成模型，拥有515M参数，能够在单个A40 GPU上仅用3.7秒生成长达30秒的44.1kHz音频。该模型通过提出CLAP-Ranked Preference Optimization (CRPO)框架，解决了TTA模型对齐的挑战，通过迭代生成和优化偏好数据来增强TTA对齐。TangoFlux在客观和主观基准测试中均实现了最先进的性能，并且所有代码和模型均开源，以支持TTA生成的进一步研究。

微软开源的视频分词器家族

VidTok是微软开源的一系列先进的视频分词器，它在连续和离散分词方面表现出色。VidTok在架构效率、量化技术和训练策略上都有显著的创新，提供了高效的视频处理能力，并且在多个视频质量评估指标上超越了以往的模型。VidTok的开发旨在推动视频处理和压缩技术的发展，对于视频内容的高效传输和存储具有重要意义。

多模态大型语言模型，提升文本、图像和视频数据处理能力。

Valley是由字节跳动开发的多模态大型模型（MLLM），旨在处理涉及文本、图像和视频数据的多种任务。该模型在内部电子商务和短视频基准测试中取得了最佳结果，远超过其他开源模型，并在OpenCompass多模态模型评估排行榜上展现了出色的性能，平均得分67.40，位列已知开源MLLMs（<10B）中的前两名。

开源图像到视频生成模型

Ruyi-Mini-7B是由CreateAI团队开发的开源图像到视频生成模型，具有约71亿参数，能够从输入图像生成360p到720p分辨率的视频帧，最长5秒。模型支持不同宽高比，并增强了运动和相机控制功能，提供更大的灵活性和创造力。该模型在Apache 2.0许可下发布，意味着用户可以自由使用和修改。

Google DeepMind开发的高性能AI模型

Gemini 2.0 Flash Experimental是Google DeepMind开发的最新AI模型，旨在提供低延迟和增强性能的智能代理体验。该模型支持原生工具使用，并首次能够原生创建图像和生成语音，代表了AI技术在理解和生成多媒体内容方面的重要进步。Gemini Flash模型家族以其高效的处理能力和广泛的应用场景，成为推动AI领域发展的关键技术之一。

最强大的RWKV模型变体，打破多项英语基准测试。

Q-RWKV-6 32B Instruct Preview是由Recursal AI开发的最新RWKV模型变体，它在多项英语基准测试中超越了之前所有的RWKV、State Space和Liquid AI模型。这个模型通过将Qwen 32B Instruct模型的权重转换到定制的QRWKV6架构中，成功地用RWKV-V6注意力头替换了现有的Transformer注意力头，这一过程是由Recursal AI团队与RWKV和EleutherAI开源社区联合开发的。该模型的主要优点包括在大规模计算成本上的显著降低，以及对环境友好的开源AI技术。

开源多模态大型语言模型系列

InternVL 2.5是基于InternVL 2.0的高级多模态大型语言模型系列，它在保持核心模型架构的同时，在训练和测试策略以及数据质量方面引入了显著的增强。该模型深入探讨了模型扩展与性能之间的关系，系统地探索了视觉编码器、语言模型、数据集大小和测试时配置的性能趋势。通过在包括多学科推理、文档理解、多图像/视频理解、现实世界理解、多模态幻觉检测、视觉定位、多语言能力和纯语言处理在内的广泛基准测试中进行的广泛评估，InternVL 2.5展现出了与GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet等领先商业模型相媲美的竞争力。特别是，该模型是第一个在MMMU基准测试中超过70%的开源MLLM，通过链式思考（CoT）推理实现了3.7个百分点的提升，并展示了测试时扩展的强大潜力。

自动解决软件开发问题的无代理方法

Agentless是一种无需代理的自动解决软件开发问题的方法。它通过定位、修复和补丁验证三个阶段来解决每个问题。Agentless利用分层过程定位故障到特定文件、相关类或函数，以及细粒度的编辑位置。然后，Agentless根据编辑位置采样多个候选补丁，并选择回归测试来运行，生成额外的复现测试以复现原始错误，并使用测试结果重新排名所有剩余补丁，以选择一个提交。Agentless是目前在SWE-bench lite上表现最佳的开源方法，具有82个修复（27.3%的解决率），平均每问题成本0.34美元。

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。

高性能英文文本生成模型

OLMo-2-1124-7B-SFT是由艾伦人工智能研究所（AI2）发布的一个英文文本生成模型，它是OLMo 2 7B模型的监督微调版本，专门针对Tülu 3数据集进行了优化。Tülu 3数据集旨在提供多样化任务的顶尖性能，包括聊天、数学问题解答、GSM8K、IFEval等。该模型的主要优点包括强大的文本生成能力、多样性任务处理能力以及开源的代码和训练细节，使其成为研究和教育领域的有力工具。

腾讯开源的大型视频生成模型训练框架

HunyuanVideo是腾讯开源的一个系统性框架，用于训练大型视频生成模型。该框架通过采用数据策划、图像-视频联合模型训练和高效的基础设施等关键技术，成功训练了一个超过130亿参数的视频生成模型，是所有开源模型中最大的。HunyuanVideo在视觉质量、运动多样性、文本-视频对齐和生成稳定性方面表现出色，超越了包括Runway Gen-3、Luma 1.6在内的多个行业领先模型。通过开源代码和模型权重，HunyuanVideo旨在缩小闭源和开源视频生成模型之间的差距，推动视频生成生态系统的活跃发展。

Stable Diffusion 3.5 Large的三款ControlNets模型

ControlNets for Stable Diffusion 3.5 Large是Stability AI推出的三款图像控制模型，包括Blur、Canny和Depth。这些模型能够提供精确和便捷的图像生成控制，适用于从室内设计到角色创建等多种应用场景。它们在用户偏好的ELO比较研究中排名第一，显示出其在同类模型中的优越性。这些模型在Stability AI社区许可下免费提供给商业和非商业用途，对于年收入不超过100万美元的组织和个人，使用完全免费，并且产出的媒体所有权归用户所有。

AI驱动的动物图像生成器，快速创建高质量动物图像。

Random Animal Generator是一个利用先进人工智能技术的网站，用户可以在短时间内生成高质量、独特的动物图像。这项技术的重要性在于它能够快速满足用户对动物图像的需求，无论是用于娱乐、教育还是设计灵感。产品背景信息显示，该网站由专业的机器学习算法支持，能够提供即时的结果和多样化的动物种类及风格选择。价格方面，网站提供了不同层次的服务选项，以满足不同用户的需求。

先进的文本生成模型，支持多样化任务

Llama-3.1-Tulu-3-8B-DPO是Tülu3模型家族中的一员，专注于指令遵循，提供完全开源的数据、代码和配方，旨在作为现代后训练技术的全面指南。该模型专为聊天以外的多样化任务设计，如MATH、GSM8K和IFEval，以达到最先进的性能。模型主要优点包括开源数据和代码、支持多种任务、以及优秀的性能。产品背景信息显示，该模型由Allen AI研究所开发，遵循Llama 3.1社区许可协议，适用于研究和教育用途。

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。

开源视频生成模型

genmoai/models 是一个开源的视频生成模型，代表了视频生成技术的最新进展。该模型名为 Mochi 1，是一个基于 Asymmetric Diffusion Transformer (AsymmDiT) 架构的10亿参数扩散模型，从零开始训练，是迄今为止公开发布的最大的视频生成模型。它具有高保真运动和强提示遵循性，显著缩小了封闭和开放视频生成系统之间的差距。该模型在 Apache 2.0 许可下发布，用户可以在 Genmo 的 playground 上免费试用此模型。

强大的图像生成模型

Stable Diffusion 3.5是Stability AI推出的一款图像生成模型，具有多种变体，包括Stable Diffusion 3.5 Large和Stable Diffusion 3.5 Large Turbo。这些模型可高度定制，能在消费级硬件上运行，并且根据Stability AI社区许可协议，可以免费用于商业和非商业用途。该模型的发布体现了Stability AI致力于让视觉媒体变革的工具更易于获取、更前沿、更自由的使命。

利用随机微分方程进行语义图像反转和编辑

RF-Inversion是一个专注于图像生成和编辑的技术，它通过随机微分方程（SDE）来实现图像的反转和编辑。这项技术的主要优点在于它不需要额外的训练、潜在优化、提示调整或复杂的注意力处理器，即可实现高效的图像反转和编辑。RF-Inversion在零样本反转和编辑方面表现出色，超越了以往的工作，在笔画到图像合成和语义图像编辑方面，通过大规模人类评估确认了用户偏好。该技术背景信息显示，它由德克萨斯大学奥斯汀分校和谷歌的研究人员共同开发，得到了NSF资助和其他研究合作奖的支持。

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。

小型语言模型调研、测量与洞察

SLM_Survey是一个专注于小型语言模型（SLMs）的研究项目，旨在通过调研和测量，提供对这些模型的深入了解和技术评估。该项目涵盖了基于Transformer的、仅解码器的语言模型，参数范围在100M至5B之间。通过对59个最先进的开源SLMs进行调研，分析了它们的技术创新，并在多个领域评估了它们的能力，包括常识推理、上下文学习、数学和编程。此外，还对它们的运行时成本进行了基准测试，包括推理延迟和内存占用。这些研究对于推动SLMs领域的研究具有重要价值。

机器学习工程能力的AI代理评估基准

MLE-bench是由OpenAI推出的一个基准测试，旨在衡量AI代理在机器学习工程方面的表现。该基准测试汇集了75个来自Kaggle的机器学习工程相关竞赛，形成了一套多样化的挑战性任务，测试了训练模型、准备数据集和运行实验等现实世界中的机器学习工程技能。通过Kaggle公开的排行榜数据，为每项竞赛建立了人类基准。使用开源代理框架评估了多个前沿语言模型在该基准上的表现，发现表现最佳的设置——OpenAI的o1-preview配合AIDE框架——在16.9%的竞赛中至少达到了Kaggle铜牌的水平。此外，还研究了AI代理的各种资源扩展形式以及预训练污染的影响。MLE-bench的基准代码已经开源，以促进未来对AI代理机器学习工程能力的理解。