产品库

开放数学语言模型

Llemma是一个开放的数学语言模型，提供数据和训练代码。它可以用于数学相关的任务，如定理证明、数学文本生成等。Llemma具有高质量的数学训练数据，可以帮助用户进行数学研究和应用开发。Llemma的优势在于其开放性和灵活性，用户可以根据自己的需求进行定制和扩展。Llemma的定价信息请参考官方网站。

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。

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。

网易有道开发的轻量级推理模型，可在单个GPU上部署，具备类似o1的推理能力。

Confucius-o1-14B是由网易有道团队开发的推理模型，基于Qwen2.5-14B-Instruct优化而成。它采用两阶段学习策略，能够自动生成推理链，并总结出逐步的问题解决过程。该模型主要面向教育领域，尤其适合K12数学问题的解答，能够帮助用户快速获取正确解题思路和答案。模型具备轻量化的特点，无需量化即可在单个GPU上部署，降低了使用门槛。其推理能力在内部评估中表现出色，为教育领域的AI应用提供了强大的技术支持。

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 是一个高性能的开源语言模型，适用于文本生成和推理任务。

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 是 DeepSeek 团队开发的高性能语言模型，基于 Llama 架构并经过强化学习和蒸馏优化。该模型在推理、代码生成和多语言任务中表现出色，是开源社区中首个通过纯强化学习提升推理能力的模型。它支持商业使用，允许修改和衍生作品，适合学术研究和企业应用。

这是一个基于Qwen2.5-32B模型的4位量化版本，专为高效推理和低资源部署设计。

该产品是一个基于Qwen2.5-32B的4位量化语言模型，通过GPTQ技术实现高效推理和低资源消耗。它在保持较高性能的同时，显著降低了模型的存储和计算需求，适合在资源受限的环境中使用。该模型主要面向需要高性能语言生成的应用场景，如智能客服、编程辅助、内容创作等。其开源许可和灵活的部署方式使其在商业和研究领域具有广泛的应用前景。

ReaderLM v2是一个用于HTML转Markdown和JSON的前沿小型语言模型。

ReaderLM v2是由Jina AI推出的参数量为1.5B的小型语言模型，专门用于HTML转Markdown转换和HTML转JSON提取，具有卓越的准确性。该模型支持29种语言，能处理高达512K个token的输入和输出组合长度。它采用了新的训练范式和更高质量的训练数据，较前代产品在处理长文本内容和生成Markdown语法方面有重大进步，能熟练运用Markdown语法，擅长生成复杂元素。此外，ReaderLM v2还引入了直接HTML转JSON生成功能，允许用户根据给定的JSON架构从原始HTML中提取特定信息，消除了中间Markdown转换需求。

MiniMax-Text-01是一个强大的语言模型，具有4560亿总参数，能够处理长达400万token的上下文。

MiniMax-Text-01是一个由MiniMaxAI开发的大型语言模型，拥有4560亿总参数，其中每个token激活459亿参数。它采用了混合架构，结合了闪电注意力、softmax注意力和专家混合（MoE）技术，通过先进的并行策略和创新的计算-通信重叠方法，如线性注意力序列并行主义加（LASP+）、变长环形注意力、专家张量并行（ETP）等，将训练上下文长度扩展到100万token，并能在推理时处理长达400万token的上下文。在多个学术基准测试中，MiniMax-Text-01展现出了顶级模型的性能。

强大的语言模型，拥有4560亿总参数，可处理长达400万token的上下文。

MiniMax-01是一个具有4560亿总参数的强大语言模型，其中每个token激活459亿参数。它采用混合架构，结合了闪电注意力、softmax注意力和专家混合（MoE），通过先进的并行策略和创新的计算-通信重叠方法，如线性注意力序列并行主义加（LASP+）、varlen环形注意力、专家张量并行（ETP）等，将训练上下文长度扩展到100万tokens，在推理时可处理长达400万tokens的上下文。在多个学术基准测试中，MiniMax-01展现了顶级模型的性能。

在口袋里拥有十亿参数，与私有本地大型语言模型聊天。

fullmoon是一款由Mainframe开发的本地智能应用，允许用户在本地设备上与大型语言模型进行聊天。它支持完全离线操作，优化了Apple硅芯片的模型运行，提供了个性化的主题、字体和系统提示调整功能。作为一款免费、开源且注重隐私的应用，它为用户提供了一种简单、安全的方式来利用强大的语言模型进行交流和创作。

MiniCPM-o 2.6是一个强大的多模态大型语言模型，适用于视觉、语音和多模态直播。

MiniCPM-o 2.6是MiniCPM-o系列中最新且功能最强大的模型。该模型基于SigLip-400M、Whisper-medium-300M、ChatTTS-200M和Qwen2.5-7B构建，拥有8B参数。它在视觉理解、语音交互和多模态直播方面表现出色，支持实时语音对话和多模态直播功能。该模型在开源社区中表现优异，超越了多个知名模型。其优势在于高效的推理速度、低延迟、低内存和功耗，能够在iPad等终端设备上高效支持多模态直播。此外，MiniCPM-o 2.6易于使用，支持多种使用方式，包括llama.cpp的CPU推理、int4和GGUF格式的量化模型、vLLM的高吞吐量推理等。

MiniCPM-o 2.6：一款GPT-4o级别，可在手机上实现视觉、语音和多模态直播的MLLM。

MiniCPM-o 2.6 是OpenBMB团队开发的最新多模态大型语言模型（MLLM），具有8B参数，能够在手机等端侧设备上实现高质量的视觉、语音和多模态直播功能。该模型基于SigLip-400M、Whisper-medium-300M、ChatTTS-200M和Qwen2.5-7B构建，采用端到端的方式训练，性能与GPT-4o-202405相当。其主要优点包括领先的视觉能力、先进的语音能力、强大的多模态直播能力、强大的OCR能力以及优越的效率。该模型免费开源，适用于学术研究和商业用途。

展示小型语言模型通过自我演化深度思考掌握数学推理能力的研究成果。

rStar-Math是一项研究，旨在证明小型语言模型（SLMs）能够在不依赖于更高级模型的情况下，与OpenAI的o1模型相媲美甚至超越其数学推理能力。该研究通过蒙特卡洛树搜索（MCTS）实现“深度思考”，其中数学策略SLM在基于SLM的流程奖励模型的指导下进行测试时搜索。rStar-Math引入了三种创新方法来应对训练两个SLM的挑战，通过4轮自我演化和数百万个合成解决方案，将SLMs的数学推理能力提升到最先进水平。该模型在MATH基准测试中显著提高了性能，并在AIME竞赛中表现优异。

强大的AI数学解题器，提供准确答案和逐步解决方案。

OKMath AI Math Solver 是一款先进的AI数学解题工具，旨在为学生提供准确的数学问题解决方案。该产品利用强大的AI技术，结合超过1000万道数学练习题的庞大数据库，通过自训练的AI模型和多重交叉验证算法，确保每个问题的解答都是准确无误的。其主要优点包括高准确率、详细的逐步解答、以及广泛的数学问题覆盖范围。OKMath不仅适用于学生的学习和作业辅导，也适用于教师的教学辅助和家长的辅导。该产品的定位是为所有水平的学习者提供一个全面的数学学习工具，帮助他们更好地理解和掌握数学知识。

一个用于检测幻觉的开源评估模型，基于Llama-3架构，拥有700亿参数。

PatronusAI/Llama-3-Patronus-Lynx-70B-Instruct是一个基于Llama-3架构的大型语言模型，旨在检测在RAG设置中的幻觉问题。该模型通过分析给定的文档、问题和答案，评估答案是否忠实于文档内容。其主要优点在于高精度的幻觉检测能力和强大的语言理解能力。该模型由Patronus AI开发，适用于需要高精度信息验证的场景，如金融分析、医学研究等。该模型目前为免费使用，但具体的商业应用可能需要与开发者联系。

一种无需实时检索的语言模型增强方法，通过预加载知识缓存来提高生成效率。

CAG（Cache-Augmented Generation）是一种创新的语言模型增强技术，旨在解决传统RAG（Retrieval-Augmented Generation）方法中存在的检索延迟、检索错误和系统复杂性等问题。通过在模型上下文中预加载所有相关资源并缓存其运行时参数，CAG能够在推理过程中直接生成响应，无需进行实时检索。这种方法不仅显著降低了延迟，提高了可靠性，还简化了系统设计，使其成为一种实用且可扩展的替代方案。随着大型语言模型（LLMs）上下文窗口的不断扩展，CAG有望在更复杂的应用场景中发挥作用。

Eurus-2-7B-SFT是一个经过数学能力优化的大型语言模型，专注于推理和问题解决.

Eurus-2-7B-SFT是基于Qwen2.5-Math-7B模型进行微调的大型语言模型，专注于数学推理和问题解决能力的提升。该模型通过模仿学习（监督微调）的方式，学习推理模式，能够有效解决复杂的数学问题和编程任务。其主要优点在于强大的推理能力和对数学问题的准确处理，适用于需要复杂逻辑推理的场景。该模型由PRIME-RL团队开发，旨在通过隐式奖励的方式提升模型的推理能力。

一个提供多样化知识视频的在线学习平台

Teach Me Anything 是一个专注于提供多样化知识视频的在线学习平台。该平台通过生动有趣的视频形式，帮助用户学习各种科学、数学和自然现象等领域的知识。其主要优点在于内容的多样性和趣味性，能够激发用户的学习兴趣。产品背景信息显示，该平台旨在通过视觉化的方式，使复杂的知识变得易于理解和记忆。目前，该平台是免费提供的，适合所有希望扩展知识面的用户。

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。

未来大型语言模型的解锁者

Sonus AI是一个以Sonus-1模型为核心的大型语言模型，它重新定义了语言理解和计算的边界。Sonus-1以其卓越的复杂问题解决能力而著称，远超过典型的语言模型。Sonus AI提供了增强的搜索和实时信息检索功能，确保用户能够访问到最新和最精确的信息。此外，Sonus AI还计划推出开发者友好的API，以便将Sonus-1的强大能力集成到各种应用中。Sonus AI的产品背景信息显示，它是一个面向未来的技术，旨在通过先进的AI能力提升用户的工作效率和信息获取的准确性。

医疗领域先进的大型语言模型

HuatuoGPT-o1-70B是由FreedomIntelligence开发的医疗领域大型语言模型（LLM），专为复杂的医疗推理设计。该模型在提供最终响应之前，会生成一个复杂的思考过程，反映并完善其推理。HuatuoGPT-o1-70B能够处理复杂的医疗问题，提供深思熟虑的答案，这对于提高医疗决策的质量和效率至关重要。该模型基于LLaMA-3.1-70B架构，支持英文，并且可以部署在多种工具上，如vllm或Sglang，或者直接进行推理。

医疗领域大型语言模型，用于高级医疗推理

HuatuoGPT-o1-7B是由FreedomIntelligence开发的医疗领域大型语言模型（LLM），专为高级医疗推理设计。该模型在提供最终回答之前，会生成复杂的思考过程，反映并完善其推理。HuatuoGPT-o1-7B支持中英文，能够处理复杂的医疗问题，并以'思考-回答'的格式输出结果，这对于提高医疗决策的透明度和可靠性至关重要。该模型基于Qwen2.5-7B，经过特殊训练以适应医疗领域的需求。

AI数学家教，实时计算和渲染LaTeX格式数学问题

Math Tutor on Groq是一个由Groq驱动的AI数学家教项目，它利用8090的xRx框架、Whisper和Llama 3.3 70b模型以及Elevenlabs的TTS技术，以实时对话的方式回应学生的数学问题。Groq的高速度使得复杂问题的响应几乎瞬间完成，提供了流畅的学习体验。该项目还可以通过内部数学引擎解决代数和微积分问题，然后将解决方案作为上下文提供给AI，以提高回应的准确性。

3D人体动作的言语和非言语语言统一模型

这是一个由斯坦福大学研究团队开发的多模态语言模型框架，旨在统一3D人体动作中的言语和非言语语言。该模型能够理解并生成包含文本、语音和动作的多模态数据，对于创建能够自然交流的虚拟角色至关重要，广泛应用于游戏、电影和虚拟现实等领域。该模型的主要优点包括灵活性高、训练数据需求少，并且能够解锁如可编辑手势生成和从动作中预测情感等新任务。

基于定制模型的LiveKit代理端发言结束检测插件

LiveKit Plugins Turn Detector是一个用于LiveKit Agents的插件，它通过使用定制的开放权重模型来确定用户何时完成发言，从而引入了端对端的发言结束检测。相较于传统的声学活动检测(VAD)模型，该插件利用专门为此任务训练的语言模型，提供了一种更准确、更稳健的发言结束检测方法。目前版本仅支持英文，不建议用于其他语言。

用于评估大型语言模型事实性的最新基准

FACTS Grounding是Google DeepMind推出的一个全面基准测试，旨在评估大型语言模型（LLMs）生成的回应是否不仅在给定输入方面事实准确，而且足够详细，能够为用户提供满意的答案。这一基准测试对于提高LLMs在现实世界中应用的信任度和准确性至关重要，有助于推动整个行业在事实性和基础性方面的进步。

隐私保护的AI使用洞察系统

Clio是Anthropic公司开发的一种自动化分析工具，旨在隐私保护的前提下分析真实世界中的语言模型使用情况。它通过将对话抽象化成主题聚类，帮助我们了解用户如何在日常中使用Claude AI模型，类似于Google Trends工具。Clio的主要优点在于它能够在不侵犯用户隐私的情况下提供对AI模型使用情况的洞察，这对于提高AI模型的安全性至关重要。Anthropic公司非常重视用户数据的保护，Clio的设计体现了这一点，通过多层隐私保护措施确保用户隐私。

微软最新的小型语言模型，专注于复杂推理

Phi-4是微软Phi系列小型语言模型的最新成员，拥有14B参数，擅长数学等复杂推理领域。Phi-4通过使用高质量的合成数据集、精选有机数据和后训练创新，在大小与质量之间取得了平衡。Phi-4体现了微软在小型语言模型（SLM）领域的技术进步，推动了AI技术的边界。Phi-4目前已在Azure AI Foundry上提供，并将在未来几周登陆Hugging Face平台。

用于强化学习验证的数学问题数据集

RLVR-GSM-MATH-IF-Mixed-Constraints数据集是一个专注于数学问题的数据集，它包含了多种类型的数学问题和相应的解答，用于训练和验证强化学习模型。这个数据集的重要性在于它能够帮助开发更智能的教育辅助工具，提高学生解决数学问题的能力。产品背景信息显示，该数据集由allenai在Hugging Face平台上发布，包含了GSM8k和MATH两个子集，以及带有可验证约束的IF Prompts，适用于MIT License和ODC-BY license。