产品库

一款高效率的2.4亿参数轻量级语言模型

YuLan-Mini是由中国人民大学AI Box团队开发的一款轻量级语言模型，具有2.4亿参数，尽管仅使用1.08T的预训练数据，但其性能可与使用更多数据训练的行业领先模型相媲美。该模型特别擅长数学和代码领域，为了促进可复现性，团队将开源相关的预训练资源。

自然语言处理模型

LLaMA Pro 是一种用于大规模自然语言处理的模型。通过使用 Transformer 模块的扩展，该模型可以在不遗忘旧知识的情况下，高效而有效地利用新语料库来提升模型的知识。LLaMA Pro 具有出色的性能，在通用任务、编程和数学方面都表现出色。它是基于 LLaMA2-7B 进行初始化的通用模型。LLaMA Pro 和其指导类模型（LLaMA Pro-Instruct）在各种基准测试中均取得了先进的性能，展示了在智能代理中进行推理和处理各种任务的巨大潜力。该模型为将自然语言和编程语言进行整合提供了宝贵的见解，为在各种环境中有效运作的先进语言代理的开发奠定了坚实的基础。

Gemini Embedding 是一种先进的文本嵌入模型，通过 Gemini API 提供强大的语言理解能力。

Gemini Embedding 是 Google 推出的一种实验性文本嵌入模型，通过 Gemini API 提供服务。该模型在多语言文本嵌入基准测试（MTEB）中表现卓越，超越了之前的顶尖模型。它能够将文本转换为高维数值向量，捕捉语义和上下文信息，广泛应用于检索、分类、相似性检测等场景。Gemini Embedding 支持超过 100 种语言，具备 8K 输入标记长度和 3K 输出维度，同时引入了嵌套表示学习（MRL）技术，可灵活调整维度以满足存储需求。该模型目前处于实验阶段，未来将推出稳定版本。

一个用于构建Retrieval-Augmented Generation (RAG)应用的开源项目。

bRAG-langchain是一个开源项目，专注于Retrieval-Augmented Generation (RAG)技术的研究与应用。RAG是一种结合了检索和生成的AI技术，通过检索相关文档并生成回答，为用户提供更准确、更丰富的信息。该项目提供了从基础到高级的RAG实现指南，帮助开发者快速上手并构建自己的RAG应用。其主要优点是开源、灵活且易于扩展，适合各种需要自然语言处理和信息检索的应用场景。

在Kie.ai上集成DeepSeek R1和V3 API，提供安全且可扩展的AI解决方案。

DeepSeek R1与V3 API是Kie.ai提供的强大AI模型接口。DeepSeek R1是专为数学、编程和逻辑推理等高级推理任务设计的最新推理模型，经过大规模强化学习训练，能够提供精准结果。DeepSeek V3则适用于处理常规AI任务。这些API部署在美国安全服务器上，保障数据安全与隐私。Kie.ai还提供详细的API文档和多种定价方案，满足不同需求，助力开发者快速集成AI能力，提升项目性能。

基于PRIME方法训练的7B参数语言模型，专为提升推理能力而设计。

PRIME-RL/Eurus-2-7B-PRIME是一个基于PRIME方法训练的7B参数的语言模型，旨在通过在线强化学习提升语言模型的推理能力。该模型从Eurus-2-7B-SFT开始训练，利用Eurus-2-RL-Data数据集进行强化学习。PRIME方法通过隐式奖励机制，使模型在生成过程中更加注重推理过程，而不仅仅是结果。该模型在多项推理基准测试中表现出色，相较于其SFT版本平均提升了16.7%。其主要优点包括高效的推理能力提升、较低的数据和模型资源需求，以及在数学和编程任务中的优异表现。该模型适用于需要复杂推理能力的场景，如编程问题解答和数学问题求解。

Sonus-1：开启大型语言模型（LLMs）的新时代

Sonus-1是Sonus AI推出的一系列大型语言模型（LLMs），旨在推动人工智能的边界。这些模型以其高性能和多应用场景的多功能性而设计，包括Sonus-1 Mini、Sonus-1 Air、Sonus-1 Pro和Sonus-1 Pro (w/ Reasoning)等不同版本，以满足不同需求。Sonus-1 Pro (w/ Reasoning)在多个基准测试中表现突出，特别是在推理和数学问题上，展现了其超越其他专有模型的能力。Sonus AI致力于开发高性能、可负担、可靠且注重隐私的大型语言模型。

前沿AI模型的规模化访问方案

ChatGPT Pro是OpenAI推出的一款月费200美元的产品，它提供了对OpenAI最先进模型和工具的规模化访问权限。该计划包括对OpenAI o1模型的无限访问，以及o1-mini、GPT-4o和高级语音功能。o1 pro模式是o1的一个版本，它使用更多的计算资源来更深入地思考并提供更好的答案，尤其是在解决最困难的问题时。ChatGPT Pro旨在帮助研究人员、工程师和其他日常使用研究级智能的个体提高生产力，并保持在人工智能进步的前沿。

QwQ是一款专注于深度推理能力的AI研究模型。

QwQ（Qwen with Questions）是一款由Qwen团队开发的实验性研究模型，旨在提升人工智能的推理能力。它以一种哲学精神，对每个问题都抱有真正的好奇和怀疑，通过自我提问和反思来寻求更深层次的真理。QwQ在数学和编程领域表现出色，尤其是在处理复杂问题时。尽管它仍在学习和成长，但它已经展现出了在技术领域深度推理的重要潜力。

Qwen2.5-Coder系列中的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、文本代码基础、合成数据等，显著提升了编码能力。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相当。此外，Qwen2.5-Coder还为实际应用如代码代理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。

高效能混合专家语言模型

Yuan2.0-M32-hf-int8是一个具有32个专家的混合专家(MoE)语言模型，其中2个是活跃的。该模型通过采用新的路由网络——注意力路由器，提高了专家选择的效率，使得准确率比使用传统路由网络的模型提高了3.8%。Yuan2.0-M32从头开始训练，使用了2000亿个token，其训练计算量仅为同等参数规模的密集模型所需计算量的9.25%。该模型在编程、数学和各种专业领域展现出竞争力，并且只使用37亿个活跃参数，占总参数40亿的一小部分，每个token的前向计算仅为7.4 GFLOPS，仅为Llama3-70B需求的1/19。Yuan2.0-M32在MATH和ARC-Challenge基准测试中超越了Llama3-70B，分别达到了55.9%和95.8%的准确率。

高效能的混合专家语言模型

Yuan2.0-M32是一个具有32个专家的混合专家(MoE)语言模型，其中2个处于活跃状态。引入了新的路由网络——注意力路由器，以提高专家选择的效率，使模型在准确性上比使用传统路由器网络的模型提高了3.8%。Yuan2.0-M32从头开始训练，使用了2000亿个token，其训练计算量仅为同等参数规模密集型模型所需计算量的9.25%。在编码、数学和各种专业领域表现出竞争力，Yuan2.0-M32在总参数40亿中只有3.7亿活跃参数，每个token的前向计算量为7.4 GFLOPS，仅为Llama3-70B需求的1/19。Yuan2.0-M32在MATH和ARC-Challenge基准测试中超越了Llama3-70B，准确率分别达到了55.9%和95.8%。

数学问题的智能助手

Qwen Math Demo 是一个专注于数学问题解答的人工智能模型，它利用先进的自然语言处理技术，能够理解和解决各种数学问题，提供准确的答案和解题过程。该模型适用于教育领域，特别是辅助学生和教师进行数学学习和教学活动。它的优势在于能够处理复杂的数学表达式，提供详细的解题步骤，帮助用户更好地理解数学概念。

强大的数学和编程模型，具备高度连贯性和多轮对话能力。

Mistral-22b-v.02 是一个强大的模型，展现出出色的数学才能和编程能力。相较于V1，V2模型在连贯性和多轮对话能力方面有显著提升。该模型经过重新调整取消了审查，能够回答任何问题。训练数据主要包括多轮对话，特别强调编程内容。此外，模型具备智能体能力，可执行真实世界任务。训练采用了32k的上下文长度。在使用时需遵循GUANACO提示格式。

Grok-1.5带有改进的推理能力和128,000个标记的上下文长度。

Grok-1.5是一种先进的大型语言模型,具有出色的长文本理解和推理能力。它可以处理高达128,000个标记的长上下文,远超以前模型的能力。在数学和编码等任务中,Grok-1.5表现出色,在多个公认的基准测试中获得了极高的分数。该模型建立在强大的分布式训练框架之上,确保高效和可靠的训练过程。Grok-1.5旨在为用户提供强大的语言理解和生成能力,助力各种复杂的语言任务。

ChatGPT技术面试实时答疑助手

Chadview是一个基于ChatGPT的实时会议助手，用于技术面试。它能够在Zoom、Google Meet和Teams等视频会议中实时回答问题，帮助面试者节省时间和提高效率。Chadview使用Chrome插件捕捉浏览器中的音频，并通过ChatGPT API提供准确的编程、分析和数学问题的答案。用户只需在视频通话期间点击“Ask”按钮，Chadview将在3-4秒内生成适当的回答。Chadview的定价为每月15美元，用户可以随时取消订阅。

高效的视觉编码技术，提升视觉语言模型性能。

FastVLM 是一种高效的视觉编码模型，专为视觉语言模型设计。它通过创新的 FastViTHD 混合视觉编码器，减少了高分辨率图像的编码时间和输出的 token 数量，使得模型在速度和精度上表现出色。FastVLM 的主要定位是为开发者提供强大的视觉语言处理能力，适用于各种应用场景，尤其在需要快速响应的移动设备上表现优异。

Seed-Coder 是一个开源的 8B 代码大型语言模型系列。

Seed-Coder 是字节跳动 Seed 团队推出的开源代码大型语言模型系列，包含基础、指令和推理模型，旨在通过最小的人力投入，自主管理代码训练数据，从而显著提升编程能力。该模型在同类开源模型中表现优越，适合于各种编码任务，定位于推动开源 LLM 生态的发展，适用于研究和工业界。

Gemini 2.5 Pro 是一款功能强大的AI编程插件。

Gemini 2.5 Pro是一款基于最先进的AI技术的编程插件，能够提高编程效率，帮助用户快速生成高质量的代码。其背景信息包括由Google开发，定位于提升编程体验和加速开发流程。

提升编码体验的AI平台

Better AI Code是一个学习和练习编码的平台，利用最佳工具和技术帮助用户学习和练习编码。它提供高效的学习环境和丰富的编程资源，为编程爱好者和学习者提供优质的编程体验。

利用AI技术快速生成惊艳图片

AI图片生成器是一款免费工具，通过FLUX 1 Dev模型，从文本描述中生成高质量图像，无需注册或使用限制。具有优秀的图像质量、快速生成速度和完全隐私保护。

Darvin是一款能够通过描述快速创建跨平台应用的工具。

Darvin是一款革命性的应用开发工具，通过简单的描述即可生成跨平台应用，极大地提高开发效率。Darvin背后基于先进的自然语言处理技术，让任何人都能轻松创建功能强大的应用。

一个基于深度学习的图像和视频描述模型。

Describe Anything 模型（DAM）能够处理图像或视频的特定区域，并生成详细描述。它的主要优点在于可以通过简单的标记（点、框、涂鸦或掩码）来生成高质量的本地化描述，极大地提升了计算机视觉领域的图像理解能力。该模型由 NVIDIA 和多所大学联合开发，适合用于研究、开发和实际应用中。

一个高效的强化学习框架，用于训练推理和搜索引擎调用的语言模型。

Search-R1 是一个强化学习框架，旨在训练能够进行推理和调用搜索引擎的语言模型（LLMs）。它基于 veRL 构建，支持多种强化学习方法和不同的 LLM 架构，使得在工具增强的推理研究和开发中具备高效性和可扩展性。

利用强化学习提升扩散大语言模型的推理能力。

该模型通过强化学习和高质量推理轨迹的掩蔽自监督微调，实现了对扩散大语言模型的推理能力的提升。此技术的重要性在于它能够优化模型的推理过程，减少计算成本，同时保证学习动态的稳定性。适合希望在写作和推理任务中提升效率的用户。

GPT-4.1 是一款在编程、指令跟随和长文本理解方面有显著提升的模型。

GPT-4.1 是一系列新模型，提供了显著的性能提升，特别是在编码、指令跟随和处理长文本上下文方面。它的上下文窗口扩大到 100 万标记，并且在真实世界的应用中表现出色，适合开发者创建更高效的应用程序。此模型的价格相对较低，且具有快速响应能力，使其在开发和执行复杂任务时更加高效。

强大的语言模型，支持多种自然语言处理任务。

GLM-4-32B 是一个高性能的生成语言模型，旨在处理多种自然语言任务。它通过深度学习技术训练而成，能够生成连贯的文本和回答复杂问题。该模型适用于学术研究、商业应用和开发者，价格合理，定位精准，是自然语言处理领域的领先产品。

亚马逊全新基础模型理解语气、语调与节奏，提升人机对话自然度。

Amazon Nova Sonic 是一款前沿的基础模型，能够整合语音理解和生成，提升人机对话的自然流畅度。该模型克服了传统语音应用中的复杂性，通过统一的架构实现更深层次的交流理解，适用于多个行业的 AI 应用，具有重要的商业价值。随着人工智能技术的不断发展，Nova Sonic 将为客户提供更好的语音交互体验，提升服务效率。

一个开放源代码的 14B 参数编程模型，具备高效的代码推理能力。

DeepCoder-14B-Preview 是一个基于强化学习的代码推理大型语言模型，能够处理长上下文，具有 60.6% 的通过率，适用于编程任务和自动化代码生成。该模型的优势在于其训练方法的创新，提供了比其他模型更优的性能，且完全开源，支持广泛的社区应用和研究。

一个智能助手，通过自然语言简化 AI 算法的调试和部署。

ComfyUI-Copilot 是一个基于 Comfy-UI 框架的智能助手，旨在通过自然语言交互简化和增强 AI 算法的调试和部署过程。该产品的设计目标是降低开发门槛，让即使是初学者也能轻松使用。其智能推荐功能和实时支持能够显著提高开发效率，解决开发过程中遇到的问题。同时，ComfyUI-Copilot 支持多种模型，并提供详细的节点查询和工作流建议，为用户提供全面的开发辅助。此项目仍在早期阶段，用户可通过 GitHub 获取最新代码和功能更新。