产品库

大型多语言预训练语言模型

Meta Llama 3.1-405B 是由 Meta 开发的一系列大型多语言预训练语言模型，包含8B、70B和405B三种规模的模型。这些模型经过优化的变压器架构，使用监督式微调（SFT）和强化学习与人类反馈（RLHF）进行调优，以符合人类对帮助性和安全性的偏好。Llama 3.1 模型支持多种语言，包括英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语。该模型在多种自然语言生成任务中表现出色，并在行业基准测试中超越了许多现有的开源和封闭聊天模型。

高效能小型语言模型

Zamba2-7B是由Zyphra团队开发的一款小型语言模型，它在7B规模上超越了当前领先的模型，如Mistral、Google的Gemma和Meta的Llama3系列，无论是在质量还是性能上。该模型专为在设备上和消费级GPU上运行以及需要强大但紧凑高效模型的众多企业应用而设计。Zamba2-7B的发布，展示了即使在7B规模上，前沿技术仍然可以被小团队和适度预算所触及和超越。

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。

Falcon LLM - 开创下一代语言模型的先河。

Falcon 180B LLM是一款生成式大型语言模型，可帮助推进应用和用例，未来保护我们的世界。目前，Falcon 180B、40B、7.5B和1.3B参数的AI模型以及高质量的REFINEDWEB数据集构成了一套产品。Falcon 180B是一款拥有1800亿参数、训练了3.5万亿个标记的超级强大的语言模型，目前位于Hugging Face Leaderboard的预训练开放大型语言模型的顶部，可用于研究和商业用途。

知识共享的对话式AI平台

Dokko是一个革命性的知识管理平台，它通过先进的AI和自然语言理解技术，提供直观的聊天机器人界面，无缝连接团队和客户，促进轻松沟通和知识交流。Dokko通过集中化、直观的系统整合分散的数据源，使用自然、会话式的文本，解决了组织中信息孤岛的问题。产品的主要优点包括易于集成、自动化数据组织和集成、实时性能监控和优化等。Dokko支持多种大型语言模型（LLMs），允许用户根据特定需求选择最佳的AI引擎，并定制响应以反映组织的独特特性。

Qwen2.5-Coder系列中的0.5B参数代码生成模型

Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列，专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5，该系列模型通过增加训练令牌至5.5万亿，包括源代码、文本代码基础、合成数据等，显著提升了编码能力。Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码大型语言模型，编码能力与GPT-4o相当。此外，Qwen2.5-Coder还为实际应用如代码代理提供了更全面的基础，不仅增强了编码能力，还保持了在数学和通用能力方面的优势。

AI驱动的语言学习体验

Luqo AI是一个AI驱动的语言学习平台，提供个性化的语言学习体验。它通过模拟真实对话和情境，帮助用户提高语言技能，支持多种语言学习，并提供多种学习模式以满足不同用户的需求。Luqo AI由Nexbend公司开发，利用OpenAI技术，并得到Google和AWS等技术的支持。

人类中心语言模型和模拟器的领导者

Nous Research专注于开发以人为中心的语言模型和模拟器，致力于将AI系统与现实世界用户体验对齐。我们的主要研究领域包括模型架构、数据合成、微调和推理。我们优先开发开源、人类兼容的模型，挑战传统的封闭模型方法。

交互式对话AI模型，提供问答和文本生成服务

ChatGPT是由OpenAI训练的对话生成模型，能够以对话形式与人互动，回答后续问题，承认错误，挑战错误的前提，并拒绝不适当的请求。OpenAI日前买下了http://chat.com域名，该域名已经指向了ChatGPT。ChatGPT它是InstructGPT的姊妹模型，后者被训练以遵循提示中的指令并提供详细的回答。ChatGPT代表了自然语言处理技术的最新进展，其重要性在于能够提供更加自然和人性化的交互体验。产品背景信息包括其在2022年11月30日的发布，以及在研究预览期间免费提供给用户使用。

Meta 开发的子十亿参数语言模型，适用于设备端应用。

Meta 开发的自回归语言模型，采用优化架构，适合资源受限设备。优点多，如集成多种技术，支持零样本推理等，价格免费，面向自然语言处理研究人员和开发者。

高效优化的600M参数语言模型，专为设备端应用设计。

MobileLLM-600M是由Meta开发的自回归语言模型，采用了优化的Transformer架构，专为资源受限的设备端应用而设计。该模型集成了SwiGLU激活函数、深度薄架构、嵌入共享和分组查询注意力等关键技术。MobileLLM-600M在零样本常识推理任务上取得了显著的性能提升，与之前的125M/350M SoTA模型相比，分别提高了2.7%/4.3%的准确率。该模型的设计理念可扩展至更大模型，如MobileLLM-1B/1.5B，均取得了SoTA结果。

多智能体任务规划与推理的基准测试

PARTNR是由Meta FAIR发布的一个大规模基准测试，包含100,000个自然语言任务，旨在研究多智能体推理和规划。PARTNR利用大型语言模型（LLMs）生成任务，并通过模拟循环来减少错误。它还支持与真实人类伙伴的AI代理评估，通过人类在环基础设施进行。PARTNR揭示了现有基于LLM的规划器在任务协调、跟踪和从错误中恢复方面的显著局限性，人类能解决93%的任务，而LLMs仅能解决30%。

高效优化的子十亿参数语言模型，专为设备端应用设计

MobileLLM-350M是由Meta开发的自回归语言模型，采用优化的Transformer架构，专为设备端应用设计，以满足资源受限的环境。该模型整合了SwiGLU激活函数、深层薄架构、嵌入共享和分组查询注意力等关键技术，实现了在零样本常识推理任务上的显著准确率提升。MobileLLM-350M在保持较小模型尺寸的同时，提供了与更大模型相媲美的性能，是设备端自然语言处理应用的理想选择。

开发者可使用的Grok系列基础模型API

xAI API提供了对Grok系列基础模型的程序化访问，支持文本和图像输入，具有128,000个token的上下文长度，并支持函数调用和系统提示。该API与OpenAI和Anthropic的API完全兼容，简化了迁移过程。产品背景信息显示，xAI正在进行公共Beta测试，直至2024年底，期间每位用户每月可获得25美元的免费API积分。

AI驱动的数据可视化工具

Data Formulator 是微软研究团队开发的一款AI驱动的数据可视化工具，它通过结合用户界面交互和自然语言输入，帮助用户快速创建丰富的数据可视化图表。该工具可以自动处理数据转换，使用户能够专注于图表设计。Data Formulator 支持通过Python安装并本地运行，也可以在GitHub Codespaces中快速启动。它代表了数据分析和可视化领域的技术进步，通过AI技术提高了数据可视化的效率和易用性。

AI驱动的网页浏览框架，专注于简洁性和可扩展性。

Stagehand是一个AI驱动的网页浏览框架，旨在简化和扩展网页自动化的可能性。它提供了三个简单的API（act、extract、observe），这些API构成了自然语言驱动的网络自动化的基础。Stagehand的目标是提供一个轻量级、可配置的框架，没有过于复杂的抽象概念，并且支持不同的模型和模型提供者。它不会为您订购披萨，但它将帮助您可靠地自动化网络。

快速、准确的生产级RAG管道

Vectorize是一个专注于将非结构化数据转化为优化的向量搜索索引的平台，专为检索增强生成(RAG)而设计。它通过连接内容管理系统、文件系统、CRM、协作工具等多种数据源，帮助用户创建提高生产力的辅助系统和创新的客户体验。Vectorize的主要优点包括易于使用、快速部署和高精度的搜索结果，适合需要处理大量数据并希望快速实现AI应用的企业。

AI驱动的多语言翻译平台，支持文档、图片和视频翻译。

Transmonkey是一个AI驱动的在线翻译平台，支持超过130种语言的文档、图片和视频翻译。该平台利用大型语言模型提供高精度的翻译服务，同时保持文件原有格式和布局。Transmonkey以其高效的翻译速度、广泛的文件格式支持和用户友好的操作界面受到用户青睐。产品背景信息显示，Transmonkey致力于打破语言障碍，提升用户的数字体验。价格方面，Transmonkey提供免费试用，并有付费订阅服务。

多语言生成语言模型

Aya模型是一个大规模的多语言生成性语言模型，能够在101种语言中遵循指令。该模型在多种自动和人类评估中优于mT0和BLOOMZ，尽管它覆盖的语言数量是后者的两倍。Aya模型使用包括xP3x、Aya数据集、Aya集合、DataProvenance集合的一个子集和ShareGPT-Command等多个数据集进行训练，并在Apache-2.0许可下发布，以推动多语言技术的发展。

多语言大型语言模型，支持23种语言

Aya Expanse是一个具有高级多语言能力的开放权重研究模型。它专注于将高性能的预训练模型与Cohere For AI一年的研究成果相结合，包括数据套利、多语言偏好训练、安全调整和模型合并。该模型是一个强大的多语言大型语言模型，服务于23种语言，包括阿拉伯语、中文（简体和繁体）、捷克语、荷兰语、英语、法语、德语、希腊语、希伯来语、印地语、印尼语、意大利语、日语、韩语、波斯语、波兰语、葡萄牙语、罗马尼亚语、俄语、西班牙语、土耳其语、乌克兰语和越南语。

高效、轻量级的量化Llama模型，提升移动设备上的运行速度并减少内存占用。

Llama模型是Meta公司推出的大型语言模型，通过量化技术，使得模型体积更小、运行速度更快，同时保持了模型的质量和安全性。这些模型特别适用于移动设备和边缘部署，能够在资源受限的设备上提供快速的设备内推理，同时减少内存占用。量化Llama模型的开发，标志着在移动AI领域的一个重要进步，使得更多的开发者能够在不需要大量计算资源的情况下，构建和部署高质量的AI应用。

利用大型语言模型（LLM）进行创新研究的智能代理

CoI-Agent是一个基于大型语言模型（LLM）的智能代理，旨在通过链式思维（Chain of Ideas）的方式革新研究领域的新想法开发。该模型通过整合和分析大量数据，为研究人员提供创新的思路和研究方向。它的重要性在于能够加速科研进程，提高研究效率，帮助研究人员在复杂的数据中发现新的模式和联系。CoI-Agent由DAMO-NLP-SG团队开发，是一个开源项目，可以免费使用。

使用自然语言部署云基础设施的DevOps代理

CloudSoul是一个AI驱动的SaaS平台，它允许用户通过自然语言对话输入即时部署云基础设施。该产品通过简化云资源的配置和管理，帮助组织解决云基础设施中由于缺乏结构化信息而导致的众多问题。CloudSoul的主要优点包括使用自然语言进行部署、利用价格洞察比较策略、创建和管理AWS资源以及提供配置指导。产品背景信息显示，许多CIO和CTO在管理云资源上遇到困难，导致财务资源浪费，而CloudSoul旨在解决这些问题，提高效率并减少错误。产品定价为每月59欧元，提供免费试用。

IBM Granite 3.0模型，高效能AI语言模型

IBM Granite 3.0模型是一系列高性能的AI语言模型，由IBM开发，并通过Ollama平台提供。这些模型在超过12万亿个token上进行训练，展示了在性能和速度上的显著提升。它们支持基于工具的用例，包括检索增强生成（RAG）、代码生成、翻译和错误修复。IBM Granite 3.0模型包括密集型模型和Mixture of Expert（MoE）模型，后者专为低延迟使用而设计，适合在设备上应用或需要即时推理的场景。

为复杂企业打造的AI工具

LLMWare.ai是一个为金融、法律、合规和监管密集型行业设计的AI工具，专注于私有云中的小型专业化语言模型和专为SLMs设计的AI框架。它提供了一个集成的、高质量的、组织良好的框架，用于开发AI代理工作流、检索增强生成（RAG）和其他用例的LLM应用程序，包括许多核心对象，以便开发者可以立即开始。

AI驱动的语音笔记应用，将语音转换为有组织的摘要和清晰的行动项。

NotesGPT是一款利用人工智能技术将用户的语音笔记转换成有组织的摘要和清晰的行动项的在线服务。它通过先进的语音识别和自然语言处理技术，帮助用户更高效地记录和管理笔记，特别适合需要快速记录信息并整理成结构化内容的用户。产品背景信息显示，NotesGPT由Together.ai和Convex提供技术支持，这表明其背后有着强大的AI技术支撑。目前，该产品似乎处于推广阶段，具体价格和定位信息未在页面中明确展示。

与数据库对话，用自然语言查询数据。

Chat with your Database 是一个创新的数据库交互工具，它允许用户通过自然语言与Postgres数据库进行交互。利用AI技术，用户可以轻松地查询、分析和操作数据库，而无需编写复杂的SQL代码。该产品支持开源，鼓励社区参与开发和贡献，代码在GitHub上公开，用户可以自由探索、贡献或定制以满足特定需求。

AIGC 应用快速构建平台

派欧算力云大模型 API 提供易于集成的各模态 API 服务，包括大语言模型、图像、音频、视频等，旨在帮助用户轻松构建专属的 AIGC 应用。该平台拥有丰富的模型资源，支持个性化需求的模型训练和托管，同时保证用户私有模型的保密性。它以高性价比、高吞吐量和高性能推理引擎为特点，适用于多种 AI 应用场景，如聊天机器人、总结摘要、小说生成器等。

利用AI技术生成多语言产品描述

Product Description Generator是一个基于人工智能技术的电商演示项目，它能够让用户上传产品图片，并生成不同语言的详细产品描述。该项目由Together AI和Llama 3.2 Vision提供支持，使用户能够快速生成适合多语言市场的电商产品描述。它的重要性在于帮助电商企业节省编写产品描述的时间和成本，同时提高产品的国际化水平。