需求人群:
"目标受众为研究人员、开发者和数据科学家,他们需要一个能够处理复杂任务、提供高级推理和编码支持的大型语言模型。Mistral-Large-Instruct-2411的多语言支持和编程语言训练使其成为全球开发者的理想工具。"
使用场景示例:
研究人员使用Mistral-Large-Instruct-2411来处理和分析大规模的多语言数据集。
开发者利用其编程能力来创建和优化软件应用。
数据科学家使用其推理能力来构建预测模型和进行数据分析。
产品特色:
支持数十种语言,包括英语、法语、德语、西班牙语、意大利语、中文、日语、韩语、葡萄牙语、荷兰语和波兰语。
在80多种编程语言上进行了训练,包括Python、Java、C、C++、JavaScript和Bash,也包括Swift和Fortran等特定语言。
以代理为中心,具备原生函数调用和JSON输出能力。
具备最先进的数学和推理能力。
遵循Mistral研究许可,允许非商业用途的使用和修改。
拥有128k的大型上下文窗口。
确保对RAG和大型上下文应用的强粘性。
系统提示支持,保持强粘性和可靠性。
使用教程:
1. 安装vLLM库和mistral_common库,确保版本符合要求。
2. 使用vLLM库启动模型服务,配置好相关参数。
3. 编写系统提示和用户消息,构建请求数据。
4. 通过HTTP请求将数据发送到模型服务端点。
5. 处理模型返回的响应,获取所需的输出结果。
6. 根据需要,将模型部署到服务器或客户端环境中。
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123B参数的大型语言模型,具备先进推理和编码能力。
Mistral-Large-Instruct-2411是由Mistral AI提供的一款具有123B参数的大型语言模型,它在推理、知识、编码等方面具有最先进的能力。该模型支持多种语言,并在80多种编程语言上进行了训练,包括但不限于Python、Java、C、C++等。它以代理为中心,具备原生函数调用和JSON输出能力,是进行科研和开发的理想选择。
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B 是一款基于强化学习优化的大型语言模型,专注于推理和对话能力。
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B 是由 DeepSeek 团队开发的一款大型语言模型,基于 Llama-70B 架构并通过强化学习进行优化。该模型在推理、对话和多语言任务中表现出色,支持多种应用场景,包括代码生成、数学推理和自然语言处理。其主要优点是高效的推理能力和对复杂问题的解决能力,同时支持开源和商业使用。该模型适用于需要高性能语言生成和推理能力的企业和研究机构。
这是一个先进的多模态大型语言模型系列,展示了卓越的整体性能。
InternVL2.5-MPO是一个基于InternVL2.5和混合偏好优化(MPO)的多模态大型语言模型系列。它在多模态任务中表现出色,通过整合新近增量预训练的InternViT与多种预训练的大型语言模型(LLMs),如InternLM 2.5和Qwen 2.5,使用随机初始化的MLP投影器。该模型系列在多模态推理偏好数据集MMPR上进行了训练,包含约300万个样本,通过有效的数据构建流程和混合偏好优化技术,提升了模型的推理能力和回答质量。
InternLM3-8B-Instruct是一个开源的80亿参数指令模型,用于通用用途和高级推理。
InternLM3-8B-Instruct是InternLM团队开发的大型语言模型,具有卓越的推理能力和知识密集型任务处理能力。该模型在仅使用4万亿高质量词元进行训练的情况下,实现了比同级别模型低75%以上的训练成本,同时在多个基准测试中超越了Llama3.1-8B和Qwen2.5-7B等模型。它支持深度思考模式,能够通过长思维链解决复杂的推理任务,同时也具备流畅的用户交互能力。该模型基于Apache-2.0许可证开源,适用于需要高效推理和知识处理的各种应用场景。
先进的医疗领域大型语言模型
HuatuoGPT-o1-8B 是一个专为高级医疗推理设计的医疗领域大型语言模型(LLM)。它在提供最终响应之前会生成一个复杂的思考过程,反映并完善其推理过程。该模型基于LLaMA-3.1-8B构建,支持英文,并且采用'thinks-before-it-answers'的方法,输出格式包括推理过程和最终响应。此模型在医疗领域具有重要意义,因为它能够处理复杂的医疗问题并提供深思熟虑的答案,这对于提高医疗决策的质量和效率至关重要。
Hermes系列的最新版大型语言模型
Hermes 3是Nous Research公司推出的Hermes系列最新版大型语言模型(LLM),相较于Hermes 2,它在代理能力、角色扮演、推理、多轮对话、长文本连贯性等方面都有显著提升。Hermes系列模型的核心理念是将LLM与用户对齐,赋予终端用户强大的引导能力和控制权。Hermes 3在Hermes 2的基础上,进一步增强了功能调用和结构化输出能力,提升了通用助手能力和代码生成技能。
由NVIDIA定制的大型语言模型,提升查询回答的帮助性。
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct是NVIDIA定制的大型语言模型,专注于提升大型语言模型(LLM)生成回答的帮助性。该模型在多个自动对齐基准测试中表现优异,例如Arena Hard、AlpacaEval 2 LC和GPT-4-Turbo MT-Bench。它通过使用RLHF(特别是REINFORCE算法)、Llama-3.1-Nemotron-70B-Reward和HelpSteer2-Preference提示在Llama-3.1-70B-Instruct模型上进行训练。此模型不仅展示了NVIDIA在提升通用领域指令遵循帮助性方面的技术,还提供了与HuggingFace Transformers代码库兼容的模型转换格式,并可通过NVIDIA的build平台进行免费托管推理。
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。
专为角色扮演优化的大型语言模型
Higgs-Llama-3-70B是一个基于Meta-Llama-3-70B的后训练模型,特别针对角色扮演进行了优化,同时在通用领域指令执行和推理方面保持竞争力。该模型通过监督式微调,结合人工标注者和私有大型语言模型构建偏好对,进行迭代偏好优化以对齐模型行为,使其更贴近系统消息。与其它指令型模型相比,Higgs模型更紧密地遵循其角色。
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。
Basin是一款可靠性的编码工具,旨在防止AI生成的错误和幻觉。
Basin是首款为AI代码编辑器设计的可靠性MCP工具,通过即时识别和标记问题,停止代码生成幻觉,让您轻松高效地进行编码。Basin是平台无关的,适用于支持代理MCP代码生成的任何AI代码编辑器。Basin目前处于邀请制封闭测试阶段。
Seed-Coder 是一个开源的 8B 代码大型语言模型系列。
Seed-Coder 是字节跳动 Seed 团队推出的开源代码大型语言模型系列,包含基础、指令和推理模型,旨在通过最小的人力投入,自主管理代码训练数据,从而显著提升编程能力。该模型在同类开源模型中表现优越,适合于各种编码任务,定位于推动开源 LLM 生态的发展,适用于研究和工业界。
一种无需搜索即可激励 LLM 搜索能力的框架。
ZeroSearch 是一种新颖的强化学习框架,旨在激励大型语言模型(LLMs)的搜索能力,而无需与实际搜索引擎进行交互。通过监督微调,ZeroSearch 转变 LLM 为能够生成相关和无关文档的检索模块,并引入课程推出机制来逐步激发模型的推理能力。该技术的主要优点在于其性能优于基于真实搜索引擎的模型,同时产生的 API 成本为零。它适用于各种规模的 LLM,并支持不同的强化学习算法,适合需要高效检索能力的研究和开发团队。
用于生成和推荐笔记的可检索大型语言模型。
NoteLLM 是一款专注于用户生成内容的可检索大型语言模型,旨在提升推荐系统的性能。通过将主题生成与嵌入生成相结合,NoteLLM 提高了对笔记内容的理解与处理能力。该模型采用了端到端的微调策略,适用于多模态输入,增强了在多样化内容领域的应用潜力。其重要性在于能够有效提升笔记推荐的准确性和用户体验,特别适用于小红书等 UGC 平台。
一个旨在推动人工智能民主化的开源项目。
DeepSeek-Prover-V2-671B 是一个先进的人工智能模型,旨在提供强大的推理能力。它基于最新的技术,适用于多种应用场景。该模型是开源的,旨在促进人工智能技术的民主化与普及,降低技术壁垒,使更多开发者和研究者能够利用 AI 技术进行创新。通过使用该模型,用户可以提升他们的工作效率,推动各类项目的进展。
AI 助力 Leetcode 面试,实时编码辅助。
Interview Coder 是一个专为 Leetcode 面试设计的 AI 工具,提供实时编码帮助,能够提升技术面试表现。它可以捕捉面试题目,并生成解决方案和调试建议。定价透明,提供免费和付费版本,满足不同用户的需求。
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。
一款高效的推理与聊天大语言模型。
Llama-3.1-Nemotron-Ultra-253B-v1 是一个基于 Llama-3.1-405B-Instruct 的大型语言模型,经过多阶段的后训练以提升推理和聊天能力。该模型支持高达 128K 的上下文长度,具备较好的准确性和效率平衡,适用于商业用途,旨在为开发者提供强大的 AI 助手功能。
Gemini 2.5 是谷歌最智能的 AI 模型,具备推理能力。
Gemini 2.5 是谷歌推出的最先进的 AI 模型,具备高效的推理能力和编码性能,能够处理复杂问题,并在多项基准测试中表现出色。该模型引入了新的思维能力,结合增强的基础模型和后期训练,支持更复杂的任务,旨在为开发者和企业提供强大的支持。Gemini 2.5 Pro 可在 Google AI Studio 和 Gemini 应用中使用,适合需要高级推理和编码能力的用户。
o1-pro 模型通过强化学习提升复杂推理能力,提供更优答案。
o1-pro 模型是一种先进的人工智能语言模型,专为提供高质量文本生成和复杂推理设计。其在推理和响应准确性上表现优越,适合需要高精度文本处理的应用场景。该模型的定价基于使用的 tokens,输入每百万 tokens 价格为 150 美元,输出每百万 tokens 价格为 600 美元,适合企业和开发者在其应用中集成高效的文本生成能力。
QwQ-32B 是一款强大的推理模型,专为复杂问题解决和文本生成设计,性能卓越。
QwQ-32B 是 Qwen 系列的推理模型,专注于复杂问题的思考和推理能力。它在下游任务中表现出色,尤其是在解决难题方面。该模型基于 Qwen2.5 架构,经过预训练和强化学习优化,具有 325 亿参数,支持 131072 个完整上下文长度的处理能力。其主要优点包括强大的推理能力、高效的长文本处理能力和灵活的部署选项。该模型适用于需要深度思考和复杂推理的场景,如学术研究、编程辅助和创意写作等。
通过强化学习提升大型语言模型在开源软件演变中的推理能力
SWE-RL 是由 Facebook Research 提出的一种基于强化学习的大型语言模型推理技术,旨在利用开源软件演变数据提升模型在软件工程任务中的表现。该技术通过规则驱动的奖励机制,优化模型的推理能力,使其能够更好地理解和生成高质量的代码。SWE-RL 的主要优点在于其创新性的强化学习方法和对开源数据的有效利用,为软件工程领域带来了新的可能性。该技术目前处于研究阶段,尚未明确商业化定价,但其在提升开发效率和代码质量方面具有显著潜力。
QwQ-Max-Preview 是 Qwen 系列的最新成果,基于 Qwen2.5-Max 构建,具备强大的推理和多领域应用能力。
QwQ-Max-Preview 是 Qwen 系列的最新成果,基于 Qwen2.5-Max 构建。它在数学、编程以及通用任务中展现了更强的能力,同时在与 Agent 相关的工作流中也有不错的表现。作为即将发布的 QwQ-Max 的预览版,这个版本还在持续优化中。其主要优点包括深度推理、数学、编程和 Agent 任务的强大能力。未来计划以 Apache 2.0 许可协议开源发布 QwQ-Max 以及 Qwen2.5-Max,旨在推动跨领域应用的创新。
Claude 3.7 Sonnet 是 Anthropic 推出的最新智能模型,支持快速响应和深度推理。
Claude 3.7 Sonnet 是 Anthropic 推出的最新混合推理模型,能够实现快速响应和深度推理的无缝切换。它在编程、前端开发等领域表现出色,并通过 API 提供对推理深度的精细控制。该模型不仅提升了代码生成和调试能力,还优化了对复杂任务的处理,适用于企业级应用。其定价与前代产品一致,输入每百万 token 收费 3 美元,输出每百万 token 收费 15 美元。
探索大型语言模型作为编程辅导工具的潜力,提出Trace-and-Verify工作流。
Coding-Tutor是一个基于大型语言模型(LLM)的编程辅导工具,旨在通过对话式交互帮助学习者提升编程能力。它通过Trace-and-Verify(Traver)工作流,结合知识追踪和逐轮验证,解决编程辅导中的关键挑战。该工具不仅适用于编程教育,还可扩展到其他任务辅导场景,帮助根据学习者的知识水平调整教学内容。项目开源,支持社区贡献。
DeepHermes 3 是一款支持推理和常规响应模式的大型语言模型。
DeepHermes 3 是 NousResearch 开发的先进语言模型,能够通过系统性推理提升回答准确性。它支持推理模式和常规响应模式,用户可以通过系统提示切换。该模型在多轮对话、角色扮演、推理等方面表现出色,旨在为用户提供更强大和灵活的语言生成能力。模型基于 Llama-3.1-8B 微调,参数量达 80.3 亿,支持多种应用场景,如推理、对话、函数调用等。
在Kie.ai上集成DeepSeek R1和V3 API,提供安全且可扩展的AI解决方案。
DeepSeek R1与V3 API是Kie.ai提供的强大AI模型接口。DeepSeek R1是专为数学、编程和逻辑推理等高级推理任务设计的最新推理模型,经过大规模强化学习训练,能够提供精准结果。DeepSeek V3则适用于处理常规AI任务。这些API部署在美国安全服务器上,保障数据安全与隐私。Kie.ai还提供详细的API文档和多种定价方案,满足不同需求,助力开发者快速集成AI能力,提升项目性能。
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