产品库

专注于数学和科学任务的模型

Mathstral 7B 是一个专注于数学和科学任务的模型，基于 Mistral 7B。该模型在数学和科学领域的文本生成和推理方面表现出色，适用于需要高度精确和复杂计算的应用场景。模型的开发团队包括多位专家，确保了其在行业内的领先地位和可靠性。

轻量级、多语言的AI模型，支持长文本生成和推理。

Phi-3.5-MoE-instruct是由微软开发的轻量级、多语言的AI模型，基于高质量、推理密集型数据构建，支持128K的上下文长度。该模型经过严格的增强过程，包括监督式微调、近端策略优化和直接偏好优化，以确保精确的指令遵循和强大的安全措施。它旨在加速语言和多模态模型的研究，作为生成性AI功能的构建模块。

轻量级、多语言的先进文本生成模型

Phi-3.5-mini-instruct 是微软基于高质量数据构建的轻量级、多语言的先进文本生成模型。它专注于提供高质量的推理密集型数据，支持128K的token上下文长度，经过严格的增强过程，包括监督式微调、近端策略优化和直接偏好优化，确保精确的指令遵循和强大的安全措施。

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。

AlphaGeometry: AI解决几何问题的突破

AlphaGeometry是一个超越了现有技术水平的几何问题AI系统，它通过结合神经语言模型的预测能力和规则驱动的推理引擎，能够解决复杂的几何问题。该系统采用神经符号学方法，由神经语言模型和符号推理引擎组成，共同寻找复杂几何定理的证明。通过生成10亿个随机几何对象图形，并从中推导出所有的关系，最终得到了1亿个独特的训练样本，其中900万个包含了额外的构造。AlphaGeometry的语言模型能够在面对国际数学奥林匹克竞赛的几何问题时做出良好的建议。该系统已经成为世界上第一个能够达到国际数学奥林匹克竞赛铜牌水平的AI模型。

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。

计算智能，万事通

Wolfram|Alpha是一个计算智能引擎，能够提供数学、科学、历史、地理等领域的专业级知识和功能。它基于Wolfram语言和人工智能技术，能够计算和解答各种问题。Wolfram|Alpha的优势在于其强大的算法和知识库，广泛应用于学生、专业人士和教育机构。定价和定位请访问官方网站获取更多信息。

高效开源的大型语言模型

OLMoE-1B-7B 是一个具有1亿活跃参数和7亿总参数的专家混合型大型语言模型（LLM），于2024年9月发布。该模型在成本相似的模型中表现卓越，与更大的模型如Llama2-13B竞争。OLMoE完全开源，支持多种功能，包括文本生成、模型训练和部署等。

高效能的第三代MiniCPM系列模型

MiniCPM3-4B是MiniCPM系列的第三代产品，整体性能超越了Phi-3.5-mini-Instruct和GPT-3.5-Turbo-0125，与许多近期的7B至9B模型相当。与前两代相比，MiniCPM3-4B具有更强大的多功能性，支持函数调用和代码解释器，使其能够更广泛地应用于各种场景。此外，MiniCPM3-4B拥有32k的上下文窗口，配合LLMxMapReduce技术，理论上可以处理无限上下文，而无需大量内存。

先进的混合SSM-Transformer指令遵循基础模型

Jamba-1.5是ai21labs推出的一系列先进的混合SSM-Transformer指令遵循基础模型，这些模型在文本生成领域具有创新性和高效性。它们能够理解和执行复杂的指令，生成高质量的文本内容，对提升写作效率和质量有着重要的作用。

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%。

高效能混合专家注意力路由语言模型

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个是活跃的。提出了一种新的路由网络——注意力路由，用于更高效的专家选择，提高了3.8%的准确性。该模型从零开始训练，使用了2000B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%。在编码、数学和各种专业领域表现出竞争力，仅使用3.7B个活跃参数，每个token的前向计算量仅为7.4 GFLOPS，仅为Llama3-70B需求的1/19。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%。

先进的混合SSM-Transformer指令遵循基础模型

AI21 Jamba 1.5系列模型是市场上最强大的长上下文模型之一，提供比同类领先模型快2.5倍的推理速度。这些模型展示了卓越的长上下文处理能力、速度和质量，是首次成功将非Transformer模型扩展到市场领先模型的质量和强度。

高效能的长文本处理AI模型

AI21-Jamba-1.5-Mini是AI21实验室开发的最新一代混合SSM-Transformer指令跟随基础模型。这款模型以其卓越的长文本处理能力、速度和质量在市场上脱颖而出，相较于同类大小的领先模型，推理速度提升高达2.5倍。Jamba 1.5 Mini和Jamba 1.5 Large专为商业用例和功能进行了优化，如函数调用、结构化输出（JSON）和基础生成。

Y2K风格的文本/字体生成模型

FLUX Y2K TYPEFACE是一个基于LoRA技术的文本/字体生成模型，能够以高精度生成Y2K风格的文本、字体、标志和徽章。该模型由Black Forest Labs, Inc.授权，代表了文本和字体生成技术的新进展，具有高度的创造性和实用性。

先进的多模态模型，支持图像和文本理解。

Phi-3.5-vision是微软开发的轻量级、最新一代的多模态模型，基于包括合成数据和经过筛选的公开可用网站在内的数据集构建，专注于文本和视觉的高质量、密集推理数据。该模型属于Phi-3模型家族，经过严格的增强过程，结合了监督微调和直接偏好优化，以确保精确的指令遵循和强大的安全措施。

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。

前沿语言模型，具有先进的推理能力。

Grok-2是xAI的前沿语言模型，具有最先进的推理能力。此次发布包括Grok家族的两个成员：Grok-2和Grok-2 mini。这两个模型现在都在𝕏平台上发布给Grok用户。Grok-2是Grok-1.5的重要进步，具有聊天、编程和推理方面的前沿能力。同时，xAI引入了Grok-2 mini，一个小巧但功能强大的Grok-2的兄弟模型。Grok-2的早期版本已经在LMSYS排行榜上以“sus-column-r”的名字进行了测试。它在整体Elo得分方面超过了Claude 3.5 Sonnet和GPT-4-Turbo。

7.8亿参数的双语生成模型

EXAONE-3.0-7.8B-Instruct是LG AI Research开发的一款具有7.8亿参数的双语（英语和韩语）预训练生成模型。模型通过8T的精选token进行预训练，并经过监督式微调和直接偏好优化进行后训练，展现出与同类大小的开放模型相比极具竞争力的基准性能。

免费开源AI模型推理服务

Tost AI是一个免费、非盈利、开源的服务，它为最新的AI论文提供推理服务，使用非盈利GPU集群。Tost AI不存储任何推理数据，所有数据在12小时内过期。此外，Tost AI提供将数据发送到Discord频道的选项。每个账户每天提供100个免费钱包余额，如果希望每天获得1100个钱包余额，可以订阅GitHub赞助者或Patreon。Tost AI将演示的所有利润都发送给论文的第一作者，其预算由公司和个人赞助者支持。

安全内容审核模型

ShieldGemma是由Google开发的一系列基于Gemma 2构建的安全内容审核模型，专注于四个危害类别（儿童不宜内容、危险内容、仇恨和骚扰）。它们是文本到文本的解码器仅大型语言模型，仅包含英文版本，具有开放权重，包括2B、9B和27B参数大小的模型。这些模型旨在作为负责任的生成AI工具包的一部分，提高AI应用的安全性。

轻量级、先进的2B参数文本生成模型。

Gemma 2 2B是谷歌开发的轻量级、先进的文本生成模型，属于Gemma模型家族。该模型基于与Gemini模型相同的研究和技术构建，是一个文本到文本的解码器仅大型语言模型，提供英文版本。Gemma 2 2B模型适用于问答、摘要和推理等多种文本生成任务，其较小的模型尺寸使其能够部署在资源受限的环境中，如笔记本电脑或桌面电脑，促进了对最先进AI模型的访问，并推动了创新。

AI 数学解题器，帮助学生快速准确解答各种数学问题。

MathGPT Pro 是一款先进的 AI 数学解题器，旨在为全球数百万学生提供快速准确的数学问题解决方案。该产品能够处理各种数学领域的问题，如代数、方程、导数和积分，帮助学生提高学习效率和成绩。其背景技术结合了最新的人工智能算法，确保了高效和准确性，适合任何需要解答数学问题的用户。MathGPT Pro 提供了直观的用户界面，支持图像识别和语音输入，方便用户随时随地进行数学计算。

AI驱动的数学解题助手

Math AI是一款利用人工智能技术提供数学问题解答的应用程序。它通过截图功能，可以快速识别数学问题并提供详细的解题步骤，支持多种学科，包括数学、物理、化学和生物学等。它还提供教育模式，根据用户需求提供不同级别的帮助，并且支持21种语言，满足全球用户的需求。

交互式生成任意长度文本的模型

RecurrentGPT是一种用于交互式生成任意长度文本的模型。它通过将长短期记忆网络（LSTM）中的向量化元素替换为自然语言（即文本段落），并使用提示工程模拟递归机制。在每个时间步，RecurrentGPT接收一个文本段落和一个简短的下一段计划，这些内容都是在前一个时间步生成的。它还维护一个短期记忆，总结近期时间步中的关键信息，并在每个时间步更新。RecurrentGPT通过将所有输入组合成一个提示，请求基础语言模型生成新的段落、下一段的简短计划，并更新长短期记忆。

先进的大型语言模型，具备推理和编程能力。

Mistral-Large-Instruct-2407是一个拥有123B参数的先进大型语言模型(LLM)，具备最新的推理、知识和编程能力。它支持多语言，包括中文、英语、法语等十种语言，并且在80多种编程语言上受过训练，如Python、Java等。此外，它还具备代理中心能力和先进的数学及推理能力。

70亿参数的大型多语言文本生成模型

Meta Llama 3.1是Meta公司推出的大型语言模型，拥有70亿个参数，支持8种语言的文本生成。该模型采用优化的Transformer架构，并通过监督式微调和人类反馈强化学习进一步优化，以符合人类对帮助性和安全性的偏好。模型在多语言对话使用案例中表现优异，超越了许多现有的开源和封闭聊天模型。

数学领域的开源AI模型，助力数学竞赛。

Numina Math 7B是由Numina组织开发的AI数学模型，专注于解决高难度的数学问题，特别是在数学竞赛领域。该模型在AI数学奥林匹克竞赛中获得了第一名，显示出其在解决复杂数学问题上的强大能力。Numina是一个非盈利组织，致力于推动数学领域人类和人工智能的发展。

AI数学奥林匹克解决方案

这个GitHub仓库包含了训练和推理代码，用于复制我们在AI数学奥林匹克（AIMO）进展奖1中的获胜解决方案。我们的解决方案由四个主要部分组成：一个用于微调DeepSeekMath-Base 7B以使用工具集成推理（TIR）解决数学问题的配方；两个约100万个数学问题和解决方案的高质量训练数据集；一个自洽解码算法，用于生成具有代码执行反馈的解决方案候选项（SC-TIR）；四个来自AMC、AIME和MATH的精心选择的验证集，以指导模型选择并避免对公共排行榜的过拟合。