产品库

先进的编译器优化大型语言模型

Meta Large Language Model Compiler (LLM Compiler-13b-ftd) 是一个基于Code Llama构建的先进大型语言模型，专注于编译器优化和代码推理。它在预测LLVM优化效果和汇编代码反编译方面展现出了卓越的性能，能够显著提高代码效率和减小代码体积。

先进的编译器优化大型语言模型

Meta Large Language Model Compiler (LLM Compiler-13b) 是基于Code Llama构建的，专注于代码优化和编译器推理的先进大型语言模型。它在编译器优化任务上展现出比现有公开可用的大型语言模型更强的理解能力，能够完美模拟编译器输出20%的时间。LLM Compiler提供了两种模型尺寸：7B和13B参数，针对不同的服务和延迟需求进行了训练。该模型是免费的，适用于研究和商业用途，旨在支持编译器研究人员和工程师，并激发创新工具的开发。

先进的编译器优化大型语言模型

LLM Compiler-7b-ftd是由Meta开发的大型语言模型，它基于Code Llama，针对代码优化和编译器推理进行了改进。它在预测LLVM优化效果方面表现卓越，能够完美模拟编译器输出，是编译器优化任务的理想工具。

Huginn-0125是一个35亿参数的潜变量循环深度模型，擅长推理和代码生成。

Huginn-0125是一个由马里兰大学帕克分校Tom Goldstein实验室开发的潜变量循环深度模型。该模型拥有35亿参数，经过8000亿个token的训练，在推理和代码生成方面表现出色。其核心特点是通过循环深度结构在测试时动态调整计算量，能够根据任务需求灵活增加或减少计算步骤，从而在保持性能的同时优化资源利用。该模型基于开源的Hugging Face平台发布，支持社区共享和协作，用户可以自由下载、使用和进一步开发。其开源性和灵活的架构使其成为研究和开发中的重要工具，尤其是在资源受限或需要高性能推理的场景中。

用于理解任意视频中的相机运动的工具。

CameraBench 是一个用于分析视频中相机运动的模型，旨在通过视频理解相机的运动模式。它的主要优点在于利用生成性视觉语言模型进行相机运动的原理分类和视频文本检索。通过与传统的结构从运动 (SfM) 和实时定位与*构建 (SLAM) 方法进行比较，该模型在捕捉场景语义方面显示出了显著的优势。该模型已开源，适合研究人员和开发者使用，且后续将推出更多改进版本。

F Lite 是一款 10B 参数的扩散模型，专注于合法和安全内容。

F Lite 是由 Freepik 和 Fal 开发的一个大型扩散模型，具有 100 亿个参数，专门训练于版权安全和适合工作环境 (SFW) 的内容。该模型基于 Freepik 的内部数据集，包含约 8000 万张合法合规的图像，标志着公开可用的模型在这一规模上首次专注于合法和安全的内容。它的技术报告提供了详细的模型信息，并且使用了 CreativeML Open RAIL-M 许可证进行分发。该模型的设计旨在推动人工智能的开放性和可用性。

AI编程助手，支持整个软件开发生命周期，加速代码编写，提高生产力，自动化测试和DevOps集成。

Codespell.ai是一个AI工具，利用人工智能生成代码文档，修复错误，构建API，自动化测试和设置基础架构。它支持整个软件开发生命周期，包括自动化测试和DevOps集成。

Kimi-Audio 是一个开源音频基础模型，擅长音频理解与生成。

Kimi-Audio 是一个先进的开源音频基础模型，旨在处理多种音频处理任务，如语音识别和音频对话。该模型在超过 1300 万小时的多样化音频数据和文本数据上进行了大规模预训练，具有强大的音频推理和语言理解能力。它的主要优点包括优秀的性能和灵活性，适合研究人员和开发者进行音频相关的研究与开发。

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。

开放源代码的 8B 参数文本到图像扩散模型。

Flex.2 是当前最灵活的文本到图像扩散模型，具备内置的重绘和通用控制功能。它是一个开源项目，由社区支持，旨在推动人工智能的民主化。Flex.2 具备 8 亿参数，支持 512 个令牌长度输入，并符合 OSI 的 Apache 2.0 许可证。此模型可以在许多创意项目中提供强大的支持。用户可以通过反馈不断改善模型，推动技术进步。

轻量级嵌套架构，用于语音反欺诈。

Nes2Net 是一个为基础模型驱动的语音反欺诈任务设计的轻量级嵌套架构，具有较低的错误率，适用于音频深度假造检测。该模型在多个数据集上表现优异，预训练模型和代码已在 GitHub 上发布，便于研究人员和开发者使用。适合音频处理和安全领域，主要定位于提高语音识别和反欺诈的效率和准确性。

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。

开源视频生成模型，支持多种生成任务。

Wan2.1-FLF2V-14B 是一个开源的大规模视频生成模型，旨在推动视频生成领域的进步。该模型在多项基准测试中表现优异，支持消费者级 GPU，能够高效生成 480P 和 720P 的视频。它在文本到视频、图像到视频等多个任务中表现出色，具有强大的视觉文本生成能力，适用于各种实际应用场景。

用于视频生成的下一帧预测模型。

FramePack 是一个创新的视频生成模型，旨在通过压缩输入帧的上下文来提高视频生成的质量和效率。其主要优点在于解决了视频生成中的漂移问题，通过双向采样方法保持视频质量，适合需要生成长视频的用户。该技术背景来源于对现有模型的深入研究和实验，以改进视频生成的稳定性和连贯性。

在终端中运行的轻量级编码代理。

OpenAI Codex 是一个基于人工智能的编码助手，旨在提升开发者的工作效率。它能够理解自然语言指令并自动生成代码，适合需要高效编程和快速迭代的开发者。Codex 提供了交互式命令行界面，允许用户直接在终端中与其进行对话。该产品是免费使用的，定位于简化开发流程和提高代码质量。

一个集成视觉理解和生成的多模态生成模型。

Liquid 是一个自回归生成模型，通过将图像分解为离散代码并与文本标记共享特征空间，促进视觉理解和文本生成的无缝集成。此模型的主要优点在于无需外部预训练的视觉嵌入，减少了对资源的依赖，同时通过规模法则发现了理解与生成任务之间的相互促进效应。

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。

昆仑万维开源的高性能数学代码推理模型，性能卓越

Skywork-OR1是由昆仑万维天工团队开发的高性能数学代码推理模型。该模型系列在同等参数规模下实现了业界领先的推理性能，突破了大模型在逻辑理解与复杂任务求解方面的能力瓶颈。Skywork-OR1系列包括Skywork-OR1-Math-7B、Skywork-OR1-7B-Preview和Skywork-OR1-32B-Preview三款模型，分别聚焦数学推理、通用推理和高性能推理任务。此次开源不仅涵盖模型权重，还全面开放了训练数据集和完整训练代码，所有资源均已上传至GitHub和Huggingface平台，为AI社区提供了完全可复现的实践参考。这种全方位的开源策略有助于推动整个AI社区在推理能力研究上的共同进步。

Pusa 是一个新颖的视频扩散模型，支持多种视频生成任务。

Pusa 通过帧级噪声控制引入视频扩散建模的创新方法，能够实现高质量的视频生成，适用于多种视频生成任务（文本到视频、图像到视频等）。该模型以其卓越的运动保真度和高效的训练过程，提供了一个开源的解决方案，方便用户进行视频生成任务。

一款通过生成模型提升图像生成一致性的工具。

UNO 是一个基于扩散变换器的多图像条件生成模型，通过引入渐进式跨模态对齐和通用旋转位置嵌入，实现高一致性的图像生成。其主要优点在于增强了对单一或多个主题生成的可控性，适用于各种创意图像生成任务。

一种通过视觉上下文学习的通用图像生成框架。

VisualCloze 是一个通过视觉上下文学习的通用图像生成框架，旨在解决传统任务特定模型在多样化需求下的低效率问题。该框架不仅支持多种内部任务，还能泛化到未见过的任务，通过可视化示例帮助模型理解任务。这种方法利用了先进的图像填充模型的强生成先验，为图像生成提供了强有力的支持。

在视频扩散变换器中合成任何内容的框架。

SkyReels-A2 是一个基于视频扩散变换器的框架，允许用户合成和生成视频内容。该模型通过利用深度学习技术，提供了灵活的创作能力，适合多种视频生成应用，尤其是在动画和特效制作方面。该产品的优点在于其开源特性和高效的模型性能，适合研究人员和开发者使用，且目前不收取费用。

一个高效的语音合成模型，支持中英文及语音克隆。

MegaTTS 3 是由字节跳动开发的一款基于 PyTorch 的高效语音合成模型，具有超高质量的语音克隆能力。其轻量级架构只包含 0.45B 参数，支持中英文及代码切换，能够根据输入文本生成自然流畅的语音，广泛应用于学术研究和技术开发。

为 Diffusion Transformer 提供高效灵活的控制框架。

EasyControl 是一个为 Diffusion Transformer（扩散变换器）提供高效灵活控制的框架，旨在解决当前 DiT 生态系统中存在的效率瓶颈和模型适应性不足等问题。其主要优点包括：支持多种条件组合、提高生成灵活性和推理效率。该产品是基于最新研究成果开发的，适合在图像生成、风格转换等领域使用。

基于 DiT 的人类图像动画框架，实现精细控制与长效一致性。

DreamActor-M1 是一个基于扩散变换器 (DiT) 的人类动画框架，旨在实现细粒度的整体可控性、多尺度适应性和长期时间一致性。该模型通过混合引导，能够生成高表现力和真实感的人类视频，适用于从肖像到全身动画的多种场景。其主要优势在于高保真度和身份保留，为人类行为动画带来了新的可能性。

一款先进的视觉推理模型，能分析图片和视频内容。

QVQ-Max 是 Qwen 团队推出的视觉推理模型，能够理解和分析图像及视频内容，提供解决方案。它不仅限于文本输入，更能够处理复杂的视觉信息。适合需要多模态信息处理的用户，如教育、工作和生活场景。该产品是基于深度学习和计算机视觉技术开发，适用于学生、职场人士和创意工作者。此版本为首发，后续将持续优化。

一款用于生成信息图表的视觉文本渲染工具。

BizGen 是一个先进的模型，专注于文章级别的视觉文本渲染，旨在提升信息图表的生成质量和效率。该产品利用深度学习技术，能够准确渲染多种语言的文本，提升信息的可视化效果。适合研究人员和开发者使用，助力创造更具吸引力的视觉内容。

通过测试时间缩放显著提升视频生成质量。

Video-T1 是一个视频生成模型，通过测试时间缩放技术（TTS）显著提升生成视频的质量和一致性。该技术允许在推理过程中使用更多的计算资源，从而优化生成结果。相较于传统的视频生成方法，TTS 能够提供更高的生成质量和更丰富的内容表达，适用于数字创作领域。该产品的定位主要面向研究人员和开发者，价格信息未明确。

RF-DETR 是由 Roboflow 开发的实时目标检测模型。

RF-DETR 是一个基于变压器的实时目标检测模型，旨在为边缘设备提供高精度和实时性能。它在 Microsoft COCO 基准测试中超过了 60 AP，具有竞争力的性能和快速的推理速度，适合各种实际应用场景。RF-DETR 旨在解决现实世界中的物体检测问题，适用于需要高效且准确检测的行业，如安防、自动驾驶和智能监控等。

业界首个超大规模混合 Mamba 推理模型，强推理能力。

混元T1 是腾讯推出的超大规模推理模型，基于强化学习技术，通过大量后训练显著提升推理能力。它在长文处理和上下文捕捉上表现突出，同时优化了计算资源的消耗，具备高效的推理能力。适用于各类推理任务，尤其在数学、逻辑推理等领域表现优异。该产品以深度学习为基础，结合实际反馈不断优化，适合科研、教育等多个领域的应用。