产品库

Llama-3 70B模型的LoRA适配器，扩展上下文长度至超过524K。

Llama-3 70B Gradient 524K Adapter是一个基于Llama-3 70B模型的适配器，由Gradient AI Team开发，旨在通过LoRA技术扩展模型的上下文长度至524K，从而提升模型在处理长文本数据时的性能。该模型使用了先进的训练技术，包括NTK-aware插值和RingAttention库，以高效地在高性能计算集群上进行训练。

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。

AI21推出的Jamba 1.6模型，专为企业私有部署设计，具备卓越的长文本处理能力。

Jamba 1.6 是 AI21 推出的最新语言模型，专为企业私有部署而设计。它在长文本处理方面表现出色，能够处理长达 256K 的上下文窗口，采用混合 SSM-Transformer 架构，可高效准确地处理长文本问答任务。该模型在质量上超越了 Mistral、Meta 和 Cohere 等同类模型，同时支持灵活的部署方式，包括在本地或 VPC 中私有部署，确保数据安全。它为企业提供了一种无需在数据安全和模型质量之间妥协的解决方案，适用于需要处理大量数据和长文本的场景，如研发、法律和金融分析等。目前，Jamba 1.6 已在多个企业中得到应用，如 Fnac 使用其进行数据分类，Educa Edtech 利用其构建个性化聊天机器人等。

AI21 Jamba Large 1.6 是一款强大的混合 SSM-Transformer 架构基础模型，擅长长文本处理和高效推理。

AI21-Jamba-Large-1.6 是由 AI21 Labs 开发的混合 SSM-Transformer 架构基础模型，专为长文本处理和高效推理而设计。该模型在长文本处理、推理速度和质量方面表现出色，支持多种语言，并具备强大的指令跟随能力。它适用于需要处理大量文本数据的企业级应用，如金融分析、内容生成等。该模型采用 Jamba Open Model License 授权，允许在许可条款下进行研究和商业使用。

QwQ-32B 是一款强大的推理模型，专为复杂问题解决和文本生成设计，性能卓越。

QwQ-32B 是 Qwen 系列的推理模型，专注于复杂问题的思考和推理能力。它在下游任务中表现出色，尤其是在解决难题方面。该模型基于 Qwen2.5 架构，经过预训练和强化学习优化，具有 325 亿参数，支持 131072 个完整上下文长度的处理能力。其主要优点包括强大的推理能力、高效的长文本处理能力和灵活的部署选项。该模型适用于需要深度思考和复杂推理的场景，如学术研究、编程辅助和创意写作等。

Gemini 2.0 Flash-Lite 是高效的语言模型，专为长文本处理和多种应用场景优化。

Gemini 2.0 Flash-Lite 是 Google 推出的高效语言模型，专为长文本处理和复杂任务优化。它在推理、多模态、数学和事实性基准测试中表现出色，具备简化的价格策略，使得百万级上下文窗口更加经济实惠。Gemini 2.0 Flash-Lite 已在 Google AI Studio 和 Vertex AI 中全面开放，适合企业级生产使用。

MoBA 是一种用于长文本上下文的混合块注意力机制，旨在提升大语言模型的效率。

MoBA（Mixture of Block Attention）是一种创新的注意力机制，专为长文本上下文的大语言模型设计。它通过将上下文划分为块，并让每个查询令牌学习关注最相关的块，从而实现高效的长序列处理。MoBA 的主要优点是能够在全注意力和稀疏注意力之间无缝切换，既保证了性能，又提高了计算效率。该技术适用于需要处理长文本的任务，如文档分析、代码生成等，能够显著降低计算成本，同时保持模型的高性能表现。MoBA 的开源实现为研究人员和开发者提供了强大的工具，推动了大语言模型在长文本处理领域的应用。

一款基于Midjourney风格的文本到图像生成模型，专注于高分辨率和写实风格的图像创作。

Flux-Midjourney-Mix2-LoRA 是一款基于深度学习的文本到图像生成模型，旨在通过自然语言描述生成高质量的图像。该模型基于Diffusion架构，结合了LoRA技术，能够实现高效的微调和风格化图像生成。其主要优点包括高分辨率输出、多样化的风格支持以及对复杂场景的出色表现能力。该模型适用于需要高质量图像生成的用户，如设计师、艺术家和内容创作者，能够帮助他们快速实现创意构思。

LG AI Research开发的双语生成模型

EXAONE 3.5是LG AI Research开发的一系列指令调优的双语（英语和韩语）生成模型，参数范围从2.4B到32B。这些模型支持长达32K令牌的长上下文处理，并在真实世界用例和长上下文理解方面展现出最先进的性能，同时在与最近发布的类似大小模型相比的一般领域中保持竞争力。EXAONE 3.5模型包括：1) 2.4B模型，优化用于小型或资源受限设备的部署；2) 7.8B模型，与前代模型大小相匹配，但提供改进的性能；3) 32B模型，提供强大的性能。

70B参数的大型量化语言模型

PatronusAI/Llama-3-Patronus-Lynx-70B-Instruct-Q4_K_M-GGUF是一个基于70B参数的大型量化语言模型，使用了4-bit量化技术，以减少模型大小并提高推理效率。该模型属于PatronusAI系列，是基于Transformers库构建的，适用于需要高性能自然语言处理的应用场景。模型遵循cc-by-nc-4.0许可协议，意味着可以非商业性地使用和分享。

一个基于Llama模型的量化版本，用于对话和幻觉检测。

PatronusAI/Llama-3-Patronus-Lynx-8B-v1.1-Instruct-Q8-GGUF是一个基于Llama模型的量化版本，专为对话和幻觉检测设计。该模型使用了GGUF格式，拥有8.03亿参数，属于大型语言模型。它的重要性在于能够提供高质量的对话生成和幻觉检测能力，同时保持模型的高效运行。该模型是基于Transformers库和GGUF技术构建的，适用于需要高性能对话系统和内容生成的应用场景。

LG AI Research开发的双语文本生成模型

EXAONE-3.5-2.4B-Instruct-AWQ是由LG AI Research开发的一系列双语（英语和韩语）指令调优生成模型，参数范围从2.4B到32B。这些模型支持长达32K令牌的长上下文处理，并且在真实世界用例和长上下文理解方面展现出最先进的性能，同时在与近期发布的类似大小模型相比，在通用领域保持竞争力。该模型在部署到小型或资源受限设备上进行了优化，并且采用了AWQ量化技术，实现了4位群组权重量化（W4A16g128）。

70亿参数的量化文本生成模型

Llama-Lynx-70b-4bit-Quantized是由PatronusAI开发的一个大型文本生成模型，具有70亿参数，并且经过4位量化处理，以优化模型大小和推理速度。该模型基于Hugging Face的Transformers库构建，支持多种语言，特别是在对话生成和文本生成领域表现出色。它的重要性在于能够在保持较高性能的同时减少模型的存储和计算需求，使得在资源受限的环境中也能部署强大的AI模型。

70亿参数的文本生成模型

Llama-lynx-70b-4bitAWQ是一个由Hugging Face托管的70亿参数的文本生成模型，使用了4-bit精度和AWQ技术。该模型在自然语言处理领域具有重要性，特别是在需要处理大量数据和复杂任务时。它的优势在于能够生成高质量的文本，同时保持较低的计算成本。产品背景信息显示，该模型与'transformers'和'safetensors'库兼容，适用于文本生成任务。

LG AI Research开发的多语言生成模型

EXAONE-3.5-7.8B-Instruct是由LG AI Research开发的一系列指令调优的双语（英语和韩语）生成模型，参数范围从2.4B到32B。这些模型支持长达32K令牌的长上下文处理，并在真实世界用例和长上下文理解方面展现出最先进的性能，同时在与近期发布的类似大小模型相比，在通用领域保持竞争力。

LG AI Research开发的双语文本生成模型

EXAONE-3.5-2.4B-Instruct是LG AI Research开发的一系列双语（英语和韩语）指令调优的生成模型，参数范围从2.4B到32B。这些模型支持长达32K令牌的长上下文处理，并在真实世界用例和长上下文理解方面展现出最先进的性能，同时在与最近发布的类似大小模型相比的通用领域中保持竞争力。该模型特别适合需要处理长文本和多语言需求的场景，如自动翻译、文本摘要、对话系统等。

高效处理长文本的双向编码器模型

ModernBERT-base是一个现代化的双向编码器Transformer模型，预训练于2万亿英文和代码数据，原生支持长达8192个token的上下文。该模型采用了Rotary Positional Embeddings (RoPE)、Local-Global Alternating Attention和Unpadding等最新架构改进，使其在长文本处理任务中表现出色。ModernBERT-base适用于需要处理长文档的任务，如检索、分类和大型语料库中的语义搜索。模型训练数据主要为英文和代码，因此可能在其他语言上的表现会有所降低。

EXAONE 3.5系列的7.8B参数双语生成模型

EXAONE 3.5是LG AI Research开发的一系列双语（英语和韩语）指令调优的生成模型，参数从2.4B到32B不等。这些模型支持长达32K令牌的长上下文处理，在真实世界用例和长上下文理解方面展现出了最先进的性能，同时在与近期发布的类似大小模型相比，在通用领域保持竞争力。EXAONE 3.5模型包括：1) 2.4B模型，优化用于部署在小型或资源受限的设备上；2) 7.8B模型，与前代模型大小匹配但提供改进的性能；3) 32B模型，提供强大的性能。

前沿级别的AI模型，提供顶级的指令遵循和长文本处理能力。

EXAONE 3.5是LG AI Research发布的一系列人工智能模型，这些模型以其卓越的性能和成本效益而著称。它们在模型训练效率、去污染处理、长文本理解和指令遵循能力方面表现出色。EXAONE 3.5模型的开发遵循了LG的AI伦理原则，进行了AI伦理影响评估，以确保模型的负责任使用。这些模型的发布旨在推动AI研究和生态系统的发展，并为AI创新奠定基础。

多模态大型语言模型，融合视觉与语言理解。

InternVL2_5-4B是一个先进的多模态大型语言模型（MLLM），在InternVL 2.0的基础上进行了核心模型架构的维护，并在训练和测试策略以及数据质量上进行了显著增强。该模型在处理图像、文本到文本的任务中表现出色，特别是在多模态推理、数学问题解决、OCR、图表和文档理解等方面。作为开源模型，它为研究人员和开发者提供了强大的工具，以探索和构建基于视觉和语言的智能应用。

多模态大型语言模型，支持图像与文本的交互理解。

InternVL2_5-8B是由OpenGVLab开发的一款多模态大型语言模型（MLLM），它在InternVL 2.0的基础上进行了显著的训练和测试策略增强，以及数据质量提升。该模型采用'ViT-MLP-LLM'架构，集成了新增量预训练的InternViT与多种预训练语言模型，如InternLM 2.5和Qwen 2.5，使用随机初始化的MLP projector。InternVL 2.5系列模型在多模态任务上展现出卓越的性能，包括图像和视频理解、多语言理解等。

手訫风格的铅笔素描生成模型

shou_xin是一个基于文本到图像的生成模型，它能够根据用户提供的文本提示生成具有手訫风格的铅笔素描图像。这个模型使用了diffusers库和lora技术，以实现高质量的图像生成。shou_xin模型以其独特的艺术风格和高效的图像生成能力在图像生成领域占有一席之地，特别适合需要快速生成具有特定艺术风格的图像的用户。

多模态原生Mixture-of-Experts模型

Aria-Base-64K是Aria系列的基础模型之一，专为研究目的和继续训练而设计。该模型在长文本预训练阶段后形成，经过33B个token（21B多模态，12B语言，69%为长文本）的训练。它适合于长视频问答数据集或长文档问答数据集的继续预训练或微调，即使在资源有限的情况下，也可以通过短指令调优数据集进行后训练，并转移到长文本问答场景。该模型能够理解多达250张高分辨率图像或多达500张中等分辨率图像，并在语言和多模态场景中保持强大的基础性能。

7B参数的大型语言模型，提升自然语言处理能力

OLMo 2 7B是由Allen Institute for AI (Ai2)开发的一款7B参数的大型语言模型，它在多个自然语言处理任务上展现出色的表现。该模型通过在大规模数据集上的训练，能够理解和生成自然语言，支持多种语言模型相关的科研和应用。OLMo 2 7B的主要优点包括其大规模的参数量，使得模型能够捕捉到更加细微的语言特征，以及其开源的特性，促进了学术界和工业界的进一步研究和应用。

高效开源的视觉语言模型

SmolVLM是一个小型但功能强大的视觉语言模型（VLM），拥有2B参数，以其较小的内存占用和高效性能在同类模型中处于领先地位。SmolVLM完全开源，包括所有模型检查点、VLM数据集、训练配方和工具均在Apache 2.0许可下发布。该模型适合在浏览器或边缘设备上进行本地部署，降低推理成本，并允许用户自定义。

Qwen团队开发的实验性研究模型，专注于提升AI推理能力。

QwQ-32B-Preview是一个由Qwen团队开发的实验性研究模型，旨在提高人工智能的推理能力。该模型展示了有前景的分析能力，但也存在一些重要的限制。模型在数学和编程方面表现出色，但在常识推理和细微语言理解方面还有提升空间。该模型使用了transformers架构，具有32.5B个参数，64层，以及40个注意力头（GQA）。产品背景信息显示，QwQ-32B-Preview是基于Qwen2.5-32B模型的进一步开发，具有更深层次的语言理解和生成能力。

Qwen2.5-Coder系列中的0.5B参数量指令调优模型

Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列，专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5，该系列模型通过增加训练令牌至5.5万亿，包括源代码、文本代码接地、合成数据等，显著提升了代码生成、推理和修复能力。Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码大型语言模型，编码能力与GPT-4o相匹配。此外，Qwen2.5-Coder还为真实世界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系列的0.5B参数代码生成模型

Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列，专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5，该模型在训练中涵盖了5.5万亿的源代码、文本代码基础、合成数据等，成为当前开源代码语言模型的最新技术。该模型不仅在编程能力上与GPT-4o相匹配，还在数学和一般能力上保持了优势。Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct-GPTQ-Int4模型是经过GPTQ量化的4位指令调整模型，具有因果语言模型、预训练和后训练、transformers架构等特点。

Qwen2.5-Coder系列中的0.5B参数指令调优模型

Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列，专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5，Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码语言模型，其编码能力与GPT-4o相匹配。该模型在实际应用中，如代码代理等，提供了更全面的基础，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系列的0.5B参数代码生成模型

Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列，专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于Qwen2.5的强大能力，通过扩展训练令牌至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LLM，其编码能力与GPT-4o相匹配。此模型为AWQ量化的4位指令调整0.5B参数版本，具有因果语言模型、预训练和后训练、transformers架构等特点。