产品库

开放的大型推理模型，解决现实世界问题

Marco-o1是一个开放的大型推理模型，旨在通过先进的技术如Chain-of-Thought (CoT) fine-tuning、Monte Carlo Tree Search (MCTS)、反射机制和创新的推理策略，优化复杂现实世界问题的解决任务。该模型不仅关注数学、物理和编程等有标准答案的学科，还强调开放性问题的解决。Marco-o1由阿里巴巴国际数字商务的MarcoPolo团队开发，具有强大的推理能力，已在多个领域展示出卓越的性能。

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。

一个通用框架，用于在测试时调节大型推理模型的思维进度。

AlphaOne（α1）是一种调节大型推理模型（LRMs）在测试时思维进度的通用框架。通过引入 α 时刻和动态安排慢速思维转变，α1 实现了慢速到快速推理的灵活调节。这一方法统一并推广了现有的单调缩放方法，优化了推理能力与计算效率。该产品适用于需要处理复杂推理任务的科研人员和开发者。

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 是一个开源的推理模型，专注于数学、代码和推理任务。

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 是一个经过强化学习优化的推理模型，基于 Qwen-7B 进行了蒸馏优化。它在数学、代码和推理任务上表现出色，能够生成高质量的推理链和解决方案。该模型通过大规模强化学习和数据蒸馏技术，显著提升了推理能力和效率，适用于需要复杂推理和逻辑分析的场景。

DeepSeek-R1-Zero 是一款通过大规模强化学习训练的推理模型，无需监督微调即可实现卓越推理能力。

DeepSeek-R1-Zero 是由 DeepSeek 团队开发的推理模型，专注于通过强化学习提升模型的推理能力。该模型在无需监督微调的情况下，展现出强大的推理行为，如自我验证、反思和生成长链推理。其主要优点包括高效推理能力、无需预训练即可使用，以及在数学、代码和推理任务上的卓越表现。该模型基于 DeepSeek-V3 架构开发，支持大规模推理任务，适用于研究和商业应用。

新一代最强推理模型

OpenAI o3模型是继o1之后的新一代推理模型，包括o3和o3-mini两个版本。o3在某些条件下接近于通用人工智能（AGI），在ARC-AGI基准测试中得分高达87.5%，远超人类平均水平。它在数学和编程任务中表现出色，在2024年美国数学邀请赛（AIME）中得分96.7%，在Codeforces评级中达到2727分。o3能够自我事实核查，通过“私人思维链”进行推理，提高答案的准确性。o3是首个使用“审议对齐”技术训练的模型，以符合安全原则。目前，o3模型尚未广泛可用，但安全研究人员可以注册预览o3-mini模型。o3 mini版将在1月底推出，之后不久推出o3完整版。

一款在推理和编程基准测试中表现与o1-preview相当的推理模型。

Sky-T1-32B-Preview是由加州大学伯克利分校的NovaSky团队开发的推理模型。该模型在流行的推理和编程基准测试中表现出色，与o1-preview相当，且训练成本不到450美元，展示了以低成本高效复制高级推理能力的可能性。该模型完全开源，包括数据、代码和模型权重，旨在推动学术界和开源社区的发展。其主要优点是低成本、高性能和开源，为研究人员和开发者提供了宝贵的资源。

大型推理模型框架，支持PyTorch和HuggingFace。

LLaMA-O1是一个大型推理模型框架，它结合了蒙特卡洛树搜索（MCTS）、自我强化学习、PPO等技术，并借鉴了AlphaGo Zero的双重策略范式以及大型语言模型。该模型主要针对奥林匹克级别的数学推理问题，提供了一个开放的平台用于训练、推理和评估。产品背景信息显示，这是一个个人实验项目，与任何第三方组织或机构无关。

LG AI 推出的开源推理 AI 模型，具备卓越的推理能力。

EXAONE Deep 是 LG AI Research 推出的先进推理 AI 模型，标志着韩国在全球 AI 市场中的竞争力。它具备 32 亿参数，表现卓越，尤其在数学和科学问题解决方面展现出色。该模型的发布使得 LG 在 AI 领域迈入了自主决策的时代，其开源特性使得更多开发者能够利用这一技术进行研究与开发。EXAONE Deep 的轻量级和在设备上的模型设计使得其适用于多个行业，包括教育、科学研究、编程等。

OpenThinker-32B 是一款强大的开源推理模型，专为提升开放数据推理能力而设计。

OpenThinker-32B 是由 Open Thoughts 团队开发的一款开源推理模型。它通过扩展数据规模、验证推理路径和扩展模型大小来实现强大的推理能力。该模型在数学、代码和科学等推理基准测试中表现卓越，超越了现有的开放数据推理模型。其主要优点包括开源数据、高性能和可扩展性。该模型基于 Qwen2.5-32B-Instruct 进行微调，并在大规模数据集上训练，旨在为研究人员和开发者提供强大的推理工具。

小米首个推理大模型MiMo开源，专为推理任务设计，性能卓越。

Xiaomi MiMo是小米公司开源的首个推理大模型，专为推理任务设计，具备卓越的数学推理和代码生成能力。该模型在数学推理（AIME 24-25）和代码竞赛（LiveCodeBench v5）公开测评集上表现出色，仅用7B的参数规模就超越了OpenAI的o1-mini和阿里Qwen的QwQ-32B-Preview等更大规模的模型。MiMo通过预训练和后训练阶段的多层面创新，包括数据挖掘、训练策略和强化学习算法等，显著提升了推理能力。该模型的开源为研究人员和开发者提供了强大的工具，推动了人工智能在推理领域的进一步发展。

Steiner 是一个基于合成数据训练的推理模型，旨在探索多种推理路径并自主验证。

Steiner 是由 Yichao 'Peak' Ji 开发的推理模型系列，专注于通过强化学习在合成数据上训练，能够在推理时探索多种路径并自主验证或回溯。该模型的目标是复现 OpenAI o1 的推理能力，并验证推理时的扩展曲线。Steiner-preview 是一个正在进行中的项目，其开源目的是为了分享知识并获取更多真实用户的反馈。尽管该模型在某些基准测试中表现出色，但尚未完全实现 OpenAI o1 的推理扩展能力，因此仍处于开发阶段。

一款 21B 通用推理模型，适合低延迟应用。

Reka Flash 3 是一款从零开始训练的 21 亿参数的通用推理模型，利用合成和公共数据集进行监督微调，结合基于模型和基于规则的奖励进行强化学习。该模型在低延迟和设备端部署应用中表现优异，具有较强的研究能力。它目前是同类开源模型中的最佳选择，适合于各种自然语言处理任务和应用场景。

OpenAI o3-mini 是 OpenAI 推出的最新高性价比推理模型，专为 STEM 领域优化。

OpenAI o3-mini 是 OpenAI 推出的最新推理模型，专为科学、技术、工程和数学（STEM）领域优化。它在保持低成本和低延迟的同时，提供了强大的推理能力，尤其在数学、科学和编程方面表现出色。该模型支持多种开发者功能，如函数调用、结构化输出等，并且可以根据需求选择不同的推理强度。o3-mini 的推出进一步降低了推理模型的使用成本，使其更适合广泛的应用场景。

s1是一个基于Qwen2.5-32B-Instruct微调的推理模型，仅用1000个样本进行训练。

s1是一个推理模型，专注于通过少量样本实现高效的文本生成能力。它通过预算强制技术在测试时进行扩展，能够匹配o1-preview的性能。该模型由Niklas Muennighoff等人开发，相关研究发表在arXiv上。模型使用Safetensors技术，具有328亿参数，支持文本生成任务。其主要优点是能够通过少量样本实现高质量的推理，适合需要高效文本生成的场景。

Dolphin R1是一个用于训练推理模型的数据集，包含80万条样本。

Dolphin R1是一个由Cognitive Computations团队创建的数据集，旨在训练类似DeepSeek-R1 Distill模型的推理模型。该数据集包含30万条来自DeepSeek-R1的推理样本、30万条来自Gemini 2.0 flash thinking的推理样本以及20万条Dolphin聊天样本。这些数据集的组合为研究人员和开发者提供了丰富的训练资源，有助于提升模型的推理能力和对话能力。该数据集的创建得到了Dria、Chutes、Crusoe Cloud等多家公司的赞助支持，这些赞助商为数据集的开发提供了计算资源和资金支持。Dolphin R1数据集的发布，为自然语言处理领域的研究和开发提供了重要的基础，推动了相关技术的发展。

DeepSeek-R1 是一款高性能推理模型，支持多种语言和任务，适用于研究和商业应用。

DeepSeek-R1 是 DeepSeek 团队推出的第一代推理模型，通过大规模强化学习训练，无需监督微调即可展现出卓越的推理能力。该模型在数学、代码和推理任务上表现优异，与 OpenAI-o1 模型相当。DeepSeek-R1 还提供了多种蒸馏模型，适用于不同规模和性能需求的场景。其开源特性为研究社区提供了强大的工具，支持商业使用和二次开发。

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。

智谱深度推理模型，擅长数理逻辑和代码推理

GLM-Zero-Preview是智谱首个基于扩展强化学习技术训练的推理模型，专注于增强AI推理能力，擅长处理数理逻辑、代码和需要深度推理的复杂问题。与基座模型相比，在不显著降低通用任务能力的情况下，专家任务能力大幅提升。在AIME 2024、MATH500和LiveCodeBench评测中，效果与OpenAI o1-preview相当。产品背景信息显示，智谱华章科技有限公司致力于通过强化学习技术，提升模型的深度推理能力，未来将推出正式版GLM-Zero，扩展深度思考的能力到更多技术领域。

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。

机器学习模型运行和部署的工具

Replicate是一款机器学习模型运行和部署的工具，无需自行配置环境，可以快速运行和部署机器学习模型。Replicate提供了Python库和API接口，支持运行和查询模型。社区共享了成千上万个可用的机器学习模型，涵盖了文本理解、视频编辑、图像处理等多个领域。使用Replicate和相关工具，您可以快速构建自己的项目并进行部署。

谷歌开发的AI模型，提供推理能力更强的响应。

Gemini 2.0 Flash Thinking Mode是谷歌推出的一个实验性AI模型，旨在生成模型在响应过程中的“思考过程”。相较于基础的Gemini 2.0 Flash模型，Thinking Mode在响应中展现出更强的推理能力。该模型在Google AI Studio和Gemini API中均可使用，是谷歌在人工智能领域的重要技术成果，对于开发者和研究人员来说，提供了一个强大的工具来探索和实现复杂的AI应用。

AI模型部署和推理优化的专家

Neural Magic是一家专注于AI模型优化和部署的公司，提供领先的企业级推理解决方案，以最大化性能和提高硬件效率。公司的产品支持在GPU和CPU基础设施上运行领先的开源大型语言模型（LLMs），帮助企业在云、私有数据中心或边缘环境中安全、高效地部署AI模型。Neural Magic的产品背景信息强调了其在机器学习模型优化方面的专业知识，以及与科研机构合作开发的创新LLM压缩技术，如GPTQ和SparseGPT。产品价格和定位方面，Neural Magic提供了免费试用和付费服务，旨在帮助企业降低成本、提高效率，并保持数据隐私和安全。

上海人工智能实验室开发的强推理AI模型

InternThinker是上海人工智能实验室（上海AI实验室）研发的一款强推理AI模型，致力于通过“通专融合”路径探索开放、可控、可信的通用人工智能（AGI）。该模型具备长思维能力，并能在推理过程中进行自我反思和纠正，从而在数学、代码、推理谜题等多种复杂推理任务上取得更优结果。InternThinker的创新之处在于其元动作思考能力，能够自主生成高智力密度数据，并通过大规模沙盒环境获取反馈，实现高质量思维链的独立构建，大幅提升模型的复杂任务处理性能。

轻量级推理模型，用于生成高质量图像

Stable Diffusion 3.5是一个用于简单推理的轻量级模型，它包含了文本编码器、VAE解码器和核心MM-DiT技术。该模型旨在帮助合作伙伴组织实现SD3.5，并且可以用于生成高质量的图像。它的重要性在于其高效的推理能力和对资源的低要求，使得广泛的用户群体能够使用和享受生成图像的乐趣。该模型遵循Stability AI Community License Agreement，并且可以免费使用。

Apple官方机器学习模型训练框架

Create ML是一个Apple官方发布的机器学习模型训练框架,可以非常方便地在Mac设备上训练Core ML模型。它提供了图像、视频、文本等多种模型类型,用户只需要准备数据集和设置参数,就可以开始模型训练。Create ML还提供了Swift API,支持在iOS等平台进行模型训练。

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。

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。

Stability AI 生成模型是一个开源的生成模型库。

Stability AI 生成模型是一个开源的生成模型库，提供了各种生成模型的训练、推理和应用功能。该库支持各种生成模型的训练，包括基于 PyTorch Lightning 的训练，提供了丰富的配置选项和模块化的设计。用户可以使用该库进行生成模型的训练，并通过提供的模型进行推理和应用。该库还提供了示例训练配置和数据处理的功能，方便用户进行快速上手和定制。

构建和部署AI模型的机器学习框架

Cerebrium是一个机器学习框架，通过几行代码轻松训练、部署和监控机器学习模型。我们在无服务器的CPU/GPU上运行所有内容，并仅根据使用量收费。您可以从Pytorch、Huggingface、Tensorflow等库部署模型。