需求人群:
"MathΣtral模型的目标受众是科研人员、数学家、教育工作者以及STEM领域的学生。它适合需要进行高级数学问题求解和科学探索的用户,能够帮助他们提高研究效率,促进科学发现。"
使用场景示例:
科研人员使用MathΣtral模型进行复杂数学问题的求解。
教育工作者利用该模型辅助教学,提高学生对数学概念的理解。
学生使用MathΣtral进行数学作业和考试的准备,提高解题能力。
产品特色:
专为数学推理和科学发现设计,适用于解决复杂的数学问题。
拥有32k的上下文窗口,能够处理大量信息。
在MATH和MMLU基准测试中分别达到56.6%和63.47%的高准确率。
通过多数投票和强奖励模型,Mathstral 7B在MATH基准测试中可进一步提高到68.37%和74.59%。
作为一个指导模型,可以通过我们的文档进行使用或微调。
权重托管在HuggingFace平台,可通过mistral-inference试用,并可通过mistral-finetune进行定制。
使用教程:
访问HuggingFace平台并搜索MathΣtral模型。
阅读Mistral AI提供的文档,了解如何使用或微调模型。
使用mistral-inference工具进行模型试用。
根据需要,通过mistral-finetune对模型进行定制。
将定制后的模型应用于具体的数学问题求解或科学探索中。
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7B规模的数学推理和科学发现模型
MathΣtral是一款为数学推理和科学发现而设计的7B规模的AI模型,拥有32k的上下文窗口,发布于Apache 2.0许可下。它在多步复杂逻辑推理的高级数学问题上展现出卓越的性能,是Mistral AI团队为科学界贡献的成果,旨在加强学术项目的支持。MathΣtral在STEM领域具有专业特长,其推理能力在同类规模模型中达到了行业标准基准的前沿水平。
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。
这是一个基于HunyuanVideo模型的适配器,用于基于关键帧的视频生成。
HunyuanVideo Keyframe Control Lora 是一个针对HunyuanVideo T2V模型的适配器,专注于关键帧视频生成。它通过修改输入嵌入层以有效整合关键帧信息,并应用低秩适配(LoRA)技术优化线性层和卷积输入层,从而实现高效微调。该模型允许用户通过定义关键帧精确控制生成视频的起始和结束帧,确保生成内容与指定关键帧无缝衔接,增强视频连贯性和叙事性。它在视频生成领域具有重要应用价值,尤其在需要精确控制视频内容的场景中表现出色。
Phi-4-multimodal-instruct 是微软开发的轻量级多模态基础模型,支持文本、图像和音频输入。
Phi-4-multimodal-instruct 是微软开发的多模态基础模型,支持文本、图像和音频输入,生成文本输出。该模型基于Phi-3.5和Phi-4.0的研究和数据集构建,经过监督微调、直接偏好优化和人类反馈强化学习等过程,以提高指令遵循能力和安全性。它支持多种语言的文本、图像和音频输入,具有128K的上下文长度,适用于多种多模态任务,如语音识别、语音翻译、视觉问答等。该模型在多模态能力上取得了显著提升,尤其在语音和视觉任务上表现出色。它为开发者提供了强大的多模态处理能力,可用于构建各种多模态应用。
月之暗面推出的最新AI模型,支持自动同步更新和大上下文长度,适用于AI聊天和智能助手构建。
kimi-latest 是月之暗面公司推出的最新 AI 模型,与 Kimi 智能助手同步升级,具备强大的上下文处理能力和自动缓存功能,能够有效降低使用成本。该模型支持图像理解和多种功能,如 ToolCalls 和联网搜索,适用于构建 AI 智能助手或客服系统。其价格为每百万 Tokens 1 元,定位为高效、灵活的 AI 模型解决方案。
Animagine XL 4.0 是一款专注于动漫风格的Stable Diffusion XL模型,专为生成高质量动漫图像而设计。
Animagine XL 4.0 是一款基于Stable Diffusion XL 1.0微调的动漫主题生成模型。它使用了840万张多样化的动漫风格图像进行训练,训练时长达到2650小时。该模型专注于通过文本提示生成和修改动漫主题图像,支持多种特殊标签,可控制图像生成的不同方面。其主要优点包括高质量的图像生成、丰富的动漫风格细节以及对特定角色和风格的精准还原。该模型由Cagliostro Research Lab开发,采用CreativeML Open RAIL++-M许可证,允许商业使用和修改。
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-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。
一款由Mistral AI推出的先进编程辅助模型。
Codestral 25.01是由Mistral AI推出的一款先进的编程辅助模型,它代表了当前编程模型领域的前沿技术。该模型具有轻量级、快速以及精通80多种编程语言的特点,专为低延迟、高频率的使用场景进行了优化,并支持诸如代码填充(FIM)、代码纠正和测试生成等任务。Codestral 25.01在架构和分词器方面进行了改进,代码生成和补全速度比前代产品快约2倍,成为了同级别中编程任务的领导者,尤其在FIM用例中表现突出。其主要优点包括高效的架构、快速的代码生成能力以及对多种编程语言的精通,对于提升开发者的编程效率具有重要意义。Codestral 25.01目前通过Continue.dev等IDE/IDE插件合作伙伴向全球开发者推出,并支持本地部署,以满足企业对于数据和模型驻留的需求。
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。
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。
视觉推理能力增强的实验性研究模型
QVQ-72B-Preview是由Qwen团队开发的实验性研究模型,专注于增强视觉推理能力。该模型在多学科理解和推理方面展现出强大的能力,特别是在数学推理任务上取得了显著的进步。尽管在视觉推理方面取得了进步,但QVQ并不完全取代Qwen2-VL-72B的能力,在多步视觉推理中可能会逐渐失去对图像内容的关注,导致幻觉。此外,QVQ在基本识别任务上并没有显示出比Qwen2-VL-72B更显著的改进。
OpenAI o1 是一款先进的AI模型,专为复杂任务设计。
OpenAI o1 是一个高性能的AI模型,旨在处理复杂的多步骤任务,并提供先进的准确性。它是o1-preview的后继产品,已经用于构建代理应用程序,以简化客户支持、优化供应链决策和预测复杂的金融趋势。o1模型具有生产就绪的关键特性,包括函数调用、结构化输出、开发者消息、视觉能力等。o1-2024-12-17版本在多个基准测试中创下了新的最高成绩,提高了成本效率和性能。
快速生成高质量视频的模型
FastHunyuan是由Hao AI Lab开发的加速版HunyuanVideo模型,能够在6次扩散步骤中生成高质量视频,相比原始HunyuanVideo模型的50步扩散,速度提升约8倍。该模型在MixKit数据集上进行一致性蒸馏训练,具有高效率和高质量的特点,适用于需要快速生成视频的场景。
开源AI模型,具有7B参数和3.1T训练令牌
RWKV-6 Finch 7B World 3是一个开源的人工智能模型,拥有7B个参数,并且经过3.1万亿个多语言令牌的训练。该模型以其环保的设计理念和高性能而著称,旨在为全球用户提供高质量的开源AI模型,无论国籍、语言或经济状况如何。RWKV架构旨在减少对环境的影响,每令牌消耗的功率固定,与上下文长度无关。
基于文本生成图像的AI模型
fofr/flux-condensation是一个基于文本生成图像的AI模型,使用Diffusers库和LoRAs技术,能够根据用户提供的文本提示生成相应的图像。该模型在Replicate上训练,具有非商业性质的flux-1-dev许可证。它代表了文本到图像生成技术的最新进展,能够为设计师、艺术家和内容创作者提供强大的视觉表现工具。
前沿级别的AI模型,提供顶级的指令遵循和长文本处理能力。
EXAONE 3.5是LG AI Research发布的一系列人工智能模型,这些模型以其卓越的性能和成本效益而著称。它们在模型训练效率、去污染处理、长文本理解和指令遵循能力方面表现出色。EXAONE 3.5模型的开发遵循了LG的AI伦理原则,进行了AI伦理影响评估,以确保模型的负责任使用。这些模型的发布旨在推动AI研究和生态系统的发展,并为AI创新奠定基础。
Model Context Protocol的服务器集合
Awesome MCP Servers是一个集合了多种Model Context Protocol(MCP)服务器的平台,旨在为开发者提供一系列工具和接口,以便与不同的服务和数据库进行交互。MCP是一种用于AI模型的上下文协议,它允许AI模型通过标准化的方式与外部系统进行通信和数据交换。这个平台的重要性在于它促进了AI技术的发展和应用,通过提供易于集成的服务器,使得开发者能够快速构建和部署AI解决方案。
AI模型比较工具,免费开源
Countless.dev是一个提供AI模型比较的平台,用户可以轻松查看和比较不同的AI模型。这个工具对于开发者和研究人员来说非常重要,因为它可以帮助他们根据模型的特性和价格来选择最合适的AI模型。平台提供了详细的模型参数,如输入长度、输出长度、价格等,以及是否支持视觉功能。
Anduril与OpenAI合作,推进美国人工智能领导力并保护美国及盟军。
Anduril Industries是一家国防技术公司,与OpenAI合作,共同开发并负责任地部署先进的人工智能解决方案,用于国家安全任务。通过结合OpenAI的先进模型和Anduril的高性能国防系统及Lattice软件平台,合作旨在提高保护美国及盟军军事人员免受无人机和其他空中设备攻击的国防系统。这一合作强调了美国在人工智能领域的领导地位
基于Stable Diffusion 3.5 Large模型的IP适配器
SD3.5-Large-IP-Adapter是一个基于Stable Diffusion 3.5 Large模型的IP适配器,由InstantX Team研发。该模型能够将图像处理工作类比于文本处理,具有强大的图像生成能力,并且可以通过适配器技术进一步提升图像生成的质量和效果。该技术的重要性在于其能够推动图像生成技术的发展,特别是在创意工作和艺术创作领域。产品背景信息显示,该模型是由Hugging Face和fal.ai赞助的项目,并且遵循stabilityai-ai-community的许可协议。
提升AI模型响应质量的开发者控制台
Anthropic Console是一个开发者控制台,它通过引入改进提示和直接管理示例的功能,帮助开发者利用先进的提示工程技术来优化AI模型的响应。该控制台支持链式思考、示例标准化、示例增强、重写和预填充等功能,以提高AI模型的准确性和可靠性。Anthropic Console的背景是随着AI技术的发展,对于更高效、准确的AI应用需求的增加,特别是在多标签分类测试和文本摘要任务中,通过使用Anthropic Console,可以显著提高模型的准确性和输出的字数控制。
O1复制之旅:战略进展报告第一部分
O1-Journey是由上海交通大学GAIR研究组发起的一个项目,旨在复制和重新想象OpenAI的O1模型的能力。该项目提出了“旅程学习”的新训练范式,并构建了首个成功整合搜索和学习在数学推理中的模型。这个模型通过试错、纠正、回溯和反思等过程,成为处理复杂推理任务的有效方法。
下一代语音AI,提供卓越的音频数据处理能力。
Universal-2是AssemblyAI推出的最新语音识别模型,它在准确度和精确度上超越了前一代Universal-1,能够更好地捕捉人类语言的复杂性,为用户提供无需二次检查的音频数据。这一技术的重要性在于它能够为产品体验提供更敏锐的洞察力、更快的工作流程和一流的产品体验。Universal-2在专有名词识别、文本格式化和字母数字识别方面都有显著提升,减少了实际应用中的词错误率。
为AI模型生成和优化提示的工具
AI 提示生成器是一个多功能平台,支持生成和优化适用于多种AI模型的提示,如ChatGPT、Claude、Midjourney和Stable Diffusion。它通过高级算法即时生成和优化提示,提高与AI的互动质量,增强创造力。该工具完全免费,支持移动设备,且不存储个人数据,确保用户隐私和安全。
AI模型令牌计数和成本估算工具
Token Counter是一个在线工具,用于计算文本中的令牌数量并估算使用AI模型的成本。它支持多种AI模型,如OpenAI和Anthropic,并提供了实时的令牌计数和成本估算。该工具对于管理API成本、估计处理时间以及确保输入不超过模型限制至关重要。Token Counter的主要优点包括高准确性、多语言支持、实时计数以及易于使用的界面。它适用于需要处理大量文本数据的开发者和企业,帮助他们更有效地管理和优化AI模型的使用。
基于图的科学发现与知识提取
GraphReasoning是一个利用生成式人工智能技术将1000篇科学论文转化为知识图谱的项目。通过结构化分析,计算节点度、识别社区和连接性,评估聚类系数和关键节点的介数中心性,揭示了迷人的知识架构。该图谱具有无标度性质,高度互联,可用于图推理,利用传递性和同构性质揭示前所未有的跨学科关系,用于回答问题、识别知识空白、提出前所未有的材料设计和预测材料行为。
无审查限制的AI模型平台
FreedomGPT是一个提供多种AI模型的平台,包括无审查限制的模型,用户可以在一个熟悉的界面中轻松切换开源和专有模型。它允许用户在浏览器或直接在计算机上运行这些模型,无需注册,无需技术专长。此外,它还支持离线使用,保证了用户隐私和数据安全。FreedomGPT还提供了一个开放源代码的AI平台,鼓励社区成员共同参与构建。
加速人类科学发现的人工智能
xAI是一家专注于构建人工智能以加速人类科学发现的公司。我们由埃隆·马斯克领导,他是特斯拉和SpaceX的CEO。我们的团队贡献了一些该领域最广泛使用的方法,包括Adam优化器、批量归一化、层归一化和对抗性示例的发现。我们进一步引入了Transformer-XL、Autoformalization、记忆变换器、批量大小缩放、μTransfer和SimCLR等创新技术和分析。我们参与并领导了AlphaStar、AlphaCode、Inception、Minerva、GPT-3.5和GPT-4等该领域一些最大的突破性发展。我们的团队由AI安全中心主任Dan Hendrycks提供咨询。我们与X公司紧密合作,将我们的技术带给超过5亿X应用用户。
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