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开源代码语言模型，支持多编程语言。

DeepSeek-Coder-V2是一个开源的Mixture-of-Experts代码语言模型，性能可与GPT4-Turbo相媲美，在代码特定任务上表现突出。它通过额外的6万亿个token进一步预训练，增强了编码和数学推理能力，同时保持了在一般语言任务上的相似性能。与DeepSeek-Coder-33B相比，在代码相关任务、推理和一般能力方面都有显著进步。此外，它支持的编程语言从86种扩展到338种，上下文长度从16K扩展到128K。

开源代码语言模型，提升编程智能。

DeepSeek-Coder-V2是一个开源的Mixture-of-Experts (MoE) 代码语言模型，性能与GPT4-Turbo相当，在代码特定任务上表现卓越。它在DeepSeek-Coder-V2-Base的基础上，通过6万亿token的高质量多源语料库进一步预训练，显著增强了编码和数学推理能力，同时保持了在通用语言任务上的性能。支持的编程语言从86种扩展到338种，上下文长度从16K扩展到128K。

NVIDIA的高级语言模型，优化于英文对话场景。

Nemotron-4-340B-Instruct是由NVIDIA开发的大型语言模型(LLM)，专为英文单轮和多轮对话场景优化。该模型支持4096个token的上下文长度，经过监督式微调(SFT)、直接偏好优化(DPO)和奖励感知偏好优化(RPO)等额外的对齐步骤。模型在约20K人工标注数据的基础上，通过合成数据生成管道合成了超过98%的用于监督微调和偏好微调的数据。这使得模型在人类对话偏好、数学推理、编码和指令遵循方面表现良好，并且能够为多种用例生成高质量的合成数据。

一个交互式绘图应用，用于数学方程的绘制和计算。

AI Math Notes 是一个开源的交互式绘图应用程序，允许用户在画布上绘制数学方程。应用程序利用多模态大型语言模型（LLM）计算并显示结果。该应用程序使用Python开发，利用Tkinter库创建图形用户界面，使用PIL进行图像处理。灵感来源于Apple在2024年全球开发者大会（WWDC）上展示的'Math Notes'。

大型语言模型排行榜，实时评估模型性能。

OpenCompass 2.0是一个专注于大型语言模型性能评估的平台。它使用多个闭源数据集进行多维度评估，为模型提供整体平均分和专业技能分数。该平台通过实时更新排行榜，帮助开发者和研究人员了解不同模型在语言、知识、推理、数学和编程等方面的性能表现。

领先的AI评测基准，衡量和比较AI模型性能。

SuperCLUE是一个用于评估和比较大型语言模型性能的在线平台。它提供了多种任务和排行榜，旨在为AI研究者和开发者提供一个标准化的测试环境。SuperCLUE支持各种AI应用场景，包括数学推理、代码生成、超长文本处理等，能够帮助用户准确评估模型在不同任务上的表现和能力。

双语开源数学推理大型语言模型。

InternLM-Math-Plus 是一个最新的双语（英文和中文）开源大型语言模型（LLM），专注于数学推理，具有解决、证明、验证和增强数学问题的能力。它在非正式数学推理（如思维链和代码解释）和正式数学推理（如LEAN 4翻译和证明）方面都有显著的性能提升。

一个完全开源的大型语言模型，提供先进的自然语言处理能力。

MAP-NEO是一个完全开源的大型语言模型，它包括预训练数据、数据处理管道（Matrix）、预训练脚本和对齐代码。该模型从零开始训练，使用了4.5T的英文和中文token，展现出与LLaMA2 7B相当的性能。MAP-NEO在推理、数学和编码等具有挑战性的任务中表现出色，超越了同等规模的模型。为了研究目的，我们致力于实现LLM训练过程的完全透明度，因此我们全面发布了MAP-NEO，包括最终和中间检查点、自训练的分词器、预训练语料库以及高效稳定的优化预训练代码库。

提升大型语言模型解决数学问题的能力

ChatGLM-Math 是一个基于自我批评流程定制的数学问题解决模型，旨在提高大型语言模型（LLMs）在数学问题解决方面的能力。该模型通过训练一个通用的Math-Critique模型来提供反馈信号，并采用拒绝采样微调和直接偏好优化来增强LLM的数学问题解决能力。它在学术数据集和新创建的挑战性数据集MathUserEval上进行了实验，显示出在保持语言能力的同时，显著提升了数学问题解决能力。

快速训练和微调大型语言模型

Unsloth 是一个旨在提高大型语言模型（LLMs）训练和微调速度的平台。它通过手动推导所有计算密集型数学步骤并手写GPU内核，实现了无需硬件更改即可显著加快训练速度。Unsloth 支持多种GPU，包括NVIDIA、AMD和Intel，并提供开源版本供用户在Google Colab或Kaggle Notebooks上免费试用。它还提供了不同级别的定价方案，包括免费版、Pro版和企业版，以满足不同用户的需求。

基于7B参数的强大对话智能语言模型

360Zhinao是由奇虎360开源的一系列7B规模的智能语言模型,包括基础模型和三个不同长度上下文的对话模型。这些模型经过大规模中英文语料预训练,在自然语言理解、知识、数学、代码生成等多种任务上表现出色,并具有强大的长文本对话能力。模型可用于各种对话式应用的开发和部署。

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。

一个新的高效开源大型语言模型标准

DBRX是一个由Databricks的Mosaic研究团队构建的通用大型语言模型(LLM),在标准基准测试中表现优于所有现有开源模型。它采用Mixture-of-Experts (MoE)架构,使用362亿个参数,拥有出色的语言理解、编程、数学和逻辑推理能力。DBRX旨在推动高质量开源LLM的发展,并且便于企业根据自身数据对模型进行定制。Databricks为企业用户提供了交互式使用DBRX、利用其长上下文能力构建检索增强系统,并基于自身数据构建定制DBRX模型的能力。

探讨多模态大型语言模型在解决视觉数学问题中的能力

MATHVERSE项目旨在评估多模态大型语言模型处理和理解视觉数学问题的能力，特别是如何解析和理解问题中的图表信息。

下一代开源和双语大型语言模型

Yi-9B是01.AI研发的下一代开源双语大型语言模型系列之一。训练数据量达3T,展现出强大的语言理解、常识推理、阅读理解等能力。在代码、数学、常识推理和阅读理解等方面表现卓越,是同尺寸开源模型中的佼佼者。适用于个人、学术和商业用途。

数学文本智能标记数据集

AutoMathText是一个广泛且精心策划的数据集,包含约200GB的数学文本。数据集中的每条内容都被最先进的开源语言模型Qwen进行自主选择和评分,确保高标准的相关性和质量。该数据集特别适合促进数学和人工智能交叉领域的高级研究,作为学习和教授复杂数学概念的教育工具,以及为开发和训练专门处理和理解数学内容的AI模型提供基础。

多语言预训练语言模型

「书生·浦语2.0」InternLM2是一个面向中文和英文的大型多语言预训练语言模型。它具有语言理解、自然语言生成、多模式推理、代码理解等强大的能力。模型采用Transformer架构并进行海量数据的预训练,在长文本理解、对话、数学运算等多个方向上都达到了业界领先水平。该系列模型包含多种规模,用户可以选择合适的模型进行下游任务微调或构建聊天机器人等应用。

Google预计将推出的付费语言模型服务

Bard Advanced是Google预计将推出的语言模型服务,基于更强大的Gemini Ultra模型打造。用户需要通过订阅Google One获得Bard Advanced的访问权限。相比免费版Bard,Bard Advanced拥有更先进的数学和推理技能,能够更高质量地回答用户的问题,并支持自定义对话机器人的创建。Bard Advanced为用户提供更加智能和专业的语言生成服务。

小型语言模型用于推理和理解任务

Orca 2 是一个用于研究目的的助手，通过提供单轮响应来帮助推理和理解任务，如数据推理、阅读理解、数学问题解决和文本摘要。该模型特别擅长推理。我们公开发布 Orca 2，以促进在开发、评估和对齐更小的语言模型方面的进一步研究。

数学推理LLM

MathCoder是一款基于开源语言模型的数学推理工具，通过fine-tune模型和生成高质量的数据集，实现了自然语言、代码和执行结果的交替，提高了数学推理能力。MathCoder模型在MATH和GSM8K数据集上取得了最新的最高分数，远远超过其他开源替代品。MathCoder模型不仅在GSM8K和MATH上超过了ChatGPT-3.5和PaLM-2，还在竞赛级别的MATH数据集上超过了GPT-4。

AI驱动的数学问题解决器

AI Math GPT Solver是一个由GPT-4o提供动力的在线数学问题解决平台，它覆盖了代数、微积分和几何等数学领域，集成了微软数学求解器等领先技术，提供快速、准确的解决方案。该平台通过网页和移动应用程序提供免费、用户友好的服务，允许用户随时随地解决问题。

数学作为黑箱的深度学习模型

MathBlackBox是一个深度学习模型，旨在探索数学问题解决的黑箱方法。它使用VLLM或其他OpenAI兼容的方法，通过Huggingface工具包和OpenAI进行推理，支持在Slurm环境下运行，并能够处理多种数据集。该项目目前处于早期阶段，需要充分测试后才能部署到实际产品中。

新一代多语言预训练模型，性能卓越。

Qwen2是一系列经过预训练和指令调整的模型，支持多达27种语言，包括英语和中文。这些模型在多个基准测试中表现出色，特别是在编码和数学方面有显著提升。Qwen2模型的上下文长度支持高达128K个token，适用于处理长文本任务。此外，Qwen2-72B-Instruct模型在安全性方面与GPT-4相当，显著优于Mistral-8x22B模型。

新一代开源预训练模型，支持多轮对话和多语言。

GLM-4-9B-Chat-1M 是智谱 AI 推出的新一代预训练模型，属于 GLM-4 系列的开源版本。它在语义、数学、推理、代码和知识等多方面的数据集测评中展现出较高的性能。该模型不仅支持多轮对话，还具备网页浏览、代码执行、自定义工具调用和长文本推理等高级功能。支持包括日语、韩语、德语在内的26种语言，并特别推出了支持1M上下文长度的模型版本，适合需要处理大量数据和多语言环境的开发者和研究人员使用。

新一代开源预训练模型，支持多语言和高级功能

GLM-4-9B是智谱AI推出的新一代预训练模型，属于GLM-4系列中的开源版本。它在语义、数学、推理、代码和知识等多方面的数据集测评中表现优异，具备多轮对话、网页浏览、代码执行、自定义工具调用和长文本推理等高级功能。此外，还支持包括日语、韩语、德语在内的26种语言，并有支持1M上下文长度的模型版本。

开源多语言多模态对话模型

GLM-4系列是智谱AI推出的新一代预训练模型，包括GLM-4-9B、GLM-4-9B-Chat、GLM-4-9B-Chat-1M和GLM-4V-9B。这些模型在语义理解、数学推理、代码执行等方面表现出色，支持多达26种语言，并具备网页浏览、代码执行等高级功能。GLM-4V-9B模型还具备高分辨率的视觉理解能力，适合多模态应用场景。

SnapXam是一个数学虚拟助手，可帮助您更快、更轻松地学习数学。具有步骤的数学求解器。

SnapXam是一个使用人工智能技术的数学学习工具，可以帮助用户理解和解决从算术到微积分的数学问题。它节省了理解数学概念和查找解释视频的时间。用户可以以更好的方式解决问题，并节省大量时间。

Question AI Homework Helper是一个免费的AI作业助手，可以帮助你解答问题。

Question AI Homework Helper是一个免费的AI作业助手，旨在帮助学生解答各种问题。它使用人工智能技术，能够快速准确地回答各种学科的问题。无论是数学、科学、历史还是其他学科，Question AI Homework Helper都能够提供详细且易于理解的答案。它的主要优点是快速、准确和免费。不需要注册或登录，只需输入问题即可获取答案。

将手写的数学文本转换为LaTeX的API。

MathHandwriting是一个将手写的数学文本转换为LaTeX的API。它提供了一种简单、高效的方式，将手写的数学方程转换为数字格式，方便学生和教师在数字环境中处理和共享数学内容。MathHandwriting通过使用AI技术，实现了将手写的数学方程转换为LaTeX格式的功能，从而提高了数学学习的效率。