产品库

持续搜索和阅读网页，直到找到答案（或超出token预算）。

node-DeepResearch 是一个基于 Jina AI 技术的深度研究模型，专注于通过持续搜索和阅读网页来寻找问题的答案。它利用 Gemini 提供的 LLM 能力和 Jina Reader 的网页搜索功能，能够处理复杂的查询任务，并通过多步骤的推理和信息整合来生成答案。该模型的主要优点在于其强大的信息检索能力和推理能力，能够处理复杂的、需要多步骤解答的问题。它适用于需要深入研究和信息挖掘的场景，如学术研究、市场分析等。目前该模型是开源的，用户可以通过 GitHub 获取代码并自行部署使用。

这是一个完全开放的 DeepSeek-R1 模型的复现项目，旨在帮助开发者复现和构建基于 R1 的模型。

huggingface/open-r1 是一个开源项目，致力于复现 DeepSeek-R1 模型。该项目提供了一系列脚本和工具，用于训练、评估和生成合成数据，支持多种训练方法和硬件配置。其主要优点是完全开放，允许开发者自由使用和改进，对于希望在深度学习和自然语言处理领域进行研究和开发的用户来说，是一个非常有价值的资源。该项目目前没有明确的定价，适合学术研究和商业用途。

Janus-Pro-1B 是一个统一多模态理解和生成的自回归框架。

Janus-Pro-1B 是一个创新的多模态模型，专注于统一多模态理解和生成。它通过分离视觉编码路径，解决了传统方法在理解和生成任务中的冲突问题，同时保持了单个统一的 Transformer 架构。这种设计不仅提高了模型的灵活性，还使其在多模态任务中表现出色，甚至超越了特定任务的模型。该模型基于 DeepSeek-LLM-1.5b-base/DeepSeek-LLM-7b-base 构建，使用 SigLIP-L 作为视觉编码器，支持 384x384 的图像输入，并采用特定的图像生成 tokenizer。其开源性和灵活性使其成为下一代多模态模型的有力候选。

一款具有671B参数的Mixture-of-Experts语言模型。

DeepSeek-V3是一个强大的Mixture-of-Experts (MoE) 语言模型，拥有671B的总参数量，每次激活37B参数。它采用了Multi-head Latent Attention (MLA) 和 DeepSeekMoE架构，这些架构在DeepSeek-V2中得到了充分的验证。此外，DeepSeek-V3首次采用了无辅助损失的负载均衡策略，并设置了多令牌预测训练目标，以实现更强大的性能。DeepSeek-V3在14.8万亿高质量令牌上进行了预训练，随后进行了监督式微调和强化学习阶段，以充分利用其能力。综合评估显示，DeepSeek-V3超越了其他开源模型，并达到了与领先的闭源模型相当的性能。尽管性能出色，DeepSeek-V3的完整训练仅需要2.788M H800 GPU小时，并且训练过程非常稳定。

最强大的RWKV模型变体，打破多项英语基准测试。

Q-RWKV-6 32B Instruct Preview是由Recursal AI开发的最新RWKV模型变体，它在多项英语基准测试中超越了之前所有的RWKV、State Space和Liquid AI模型。这个模型通过将Qwen 32B Instruct模型的权重转换到定制的QRWKV6架构中，成功地用RWKV-V6注意力头替换了现有的Transformer注意力头，这一过程是由Recursal AI团队与RWKV和EleutherAI开源社区联合开发的。该模型的主要优点包括在大规模计算成本上的显著降低，以及对环境友好的开源AI技术。

PaliGemma 2是功能强大的视觉语言模型，简单易调优。

PaliGemma 2是Gemma家族中的第二代视觉语言模型，它在性能上进行了扩展，增加了视觉能力，使得模型能够看到、理解和与视觉输入交互，开启了新的可能性。PaliGemma 2基于高性能的Gemma 2模型构建，提供了多种模型尺寸（3B、10B、28B参数）和分辨率（224px、448px、896px）以优化任何任务的性能。此外，PaliGemma 2在化学公式识别、乐谱识别、空间推理和胸部X光报告生成等方面展现出领先的性能。PaliGemma 2旨在为现有PaliGemma用户提供便捷的升级路径，作为即插即用的替代品，大多数任务无需大幅修改代码即可获得性能提升。

使用Anthropic API进行Playwright测试的AI工具

playwright-ai是一个集成了Anthropic的AI能力的Playwright测试插件。它允许开发者使用自然语言描述测试步骤，通过AI来执行复杂的测试任务，提高了测试的效率和准确性。该技术的主要优点包括简化测试流程、减少重复代码和提高测试覆盖率。产品背景是基于Playwright测试框架和Anthropic的AI技术，适用于需要进行自动化测试的软件开发项目。目前该项目是开源的，因此对于开发者来说是免费的。

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。

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。

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。

革命性的检索增强生成系统技术集合。

RAG_Techniques 是一个专注于检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)系统的技术集合，旨在提升系统的准确性、效率和上下文丰富性。它提供了一个前沿技术的中心，通过社区贡献和协作环境，推动RAG技术的发展和创新。

新一代大模型架构，超越 Transformer。

RWKV 是一种革新的深度学习架构，结合了 RNN 和 Transformer 的最佳特性。它提供出色的性能，快速的推理和训练，并且不依赖自注意力机制，节省 VRAM，支持 ' 无限 ' 的上下文长度。RWKV 在多个语言和编码中表现出色，成为全球开发者的热门选择，推动了开源大语言模型的进步。

开源实现分布式低通信AI模型训练

OpenDiLoCo是一个开源框架，用于实现和扩展DeepMind的分布式低通信(DiLoCo)方法，支持全球分布式AI模型训练。它通过提供可扩展的、去中心化的框架，使得在资源分散的地区也能高效地进行AI模型的训练，这对于推动AI技术的普及和创新具有重要意义。

开源的基于深度文档理解的RAG（检索增强生成）引擎

RAGFlow是一个开源的RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，基于深度文档理解，提供流线型的RAG工作流程，适用于各种规模的企业。它结合了大型语言模型（LLM）提供真实的问答能力，支持从各种复杂格式数据中引用确凿的引文。

增强自然语言技术用于NASA科学任务方向的信息检索和智能搜索

nasa-smd-ibm-st是一个基于Bi-encoder的句子转换模型,由nasa-smd-ibm-v0.1编码器模型进行了微调训练。它使用了2.71亿个训练样本以及260万个来自NASA科学任务方向(SMD)文档的领域特定样本进行训练。该模型旨在增强自然语言技术,如信息检索和智能搜索,以应用于SMD的自然语言处理任务。该模型可广泛用于信息检索、句子相似度搜索等NASA SMD相关的科学用例。

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。

结合DeepSeek R1推理能力和Claude创造力及代码生成能力的统一API和聊天界面。

DeepClaude是一个强大的AI工具，旨在将DeepSeek R1的推理能力与Claude的创造力和代码生成能力相结合，通过统一的API和聊天界面提供服务。它利用高性能的流式API（用Rust编写）实现即时响应，同时支持端到端加密和本地API密钥管理，确保用户数据的隐私和安全。该产品是完全开源的，用户可以自由贡献、修改和部署。其主要优点包括零延迟响应、高度可配置性以及支持用户自带密钥（BYOK），为开发者提供了极大的灵活性和控制权。DeepClaude主要面向需要高效代码生成和AI推理能力的开发者和企业，目前处于免费试用阶段，未来可能会根据使用量收费。

一个开源的聊天应用，使用Exa的API进行网络搜索，结合Deepseek R1进行推理。

Exa & Deepseek Chat App是一个开源的聊天应用，旨在通过Exa的API进行实时网络搜索，并结合Deepseek R1语言模型进行推理，以提供更准确的聊天体验。该应用基于Next.js、TailwindCSS和TypeScript构建，使用Vercel进行托管。它允许用户在聊天中获取最新的网络信息，并通过强大的语言模型进行智能对话。该应用免费开源，适合开发者和企业用户使用，可作为聊天工具的开发基础。

一种用于控制视频扩散模型运动模式的高效方法，支持运动模式的自定义和迁移。

Go with the Flow 是一种创新的视频生成技术，通过使用扭曲噪声代替传统的高斯噪声，实现了对视频扩散模型运动模式的高效控制。该技术无需对原始模型架构进行修改，即可在不增加计算成本的情况下，实现对视频中物体和相机运动的精确控制。其主要优点包括高效性、灵活性和可扩展性，能够广泛应用于图像到视频生成、文本到视频生成等多种场景。该技术由 Netflix Eyeline Studios 等机构的研究人员开发，具有较高的学术价值和商业应用潜力，目前开源免费提供给公众使用。

Tülu 3 405B 是一个大规模开源语言模型，通过强化学习提升性能。

Tülu 3 405B 是由 Allen Institute for AI 开发的开源语言模型，具有 4050 亿参数。该模型通过创新的强化学习框架（RLVR）提升性能，尤其在数学和指令跟随任务中表现出色。它基于 Llama-405B 模型进行优化，采用监督微调、偏好优化等技术。Tülu 3 405B 的开源性质使其成为研究和开发领域的强大工具，适用于需要高性能语言模型的各种应用场景。

首个面向语境智能的人类级实时交互系统，支持多情感、多风格语音交互。

SpeechGPT 2.0-preview 是一款由复旦大学自然语言处理实验室开发的先进语音交互模型。它通过海量语音数据训练，实现了低延迟、高自然度的语音交互能力。该模型能够模拟多种情感、风格和角色的语音表达，同时支持工具调用、在线搜索和外部知识库访问等功能。其主要优点包括强大的语音风格泛化能力、多角色模拟以及低延迟交互体验。目前该模型仅支持中文语音交互，未来计划扩展到更多语言。

YuE是一个开源的音乐生成模型，能够将歌词转化为完整的歌曲。

YuE是一个开创性的开源基础模型系列，专为音乐生成设计，能够将歌词转化为完整的歌曲。它能够生成包含吸引人的主唱和配套伴奏的完整歌曲，支持多种音乐风格。该模型基于深度学习技术，具有强大的生成能力和灵活性，能够为音乐创作者提供强大的工具支持。其开源特性也使得研究人员和开发者可以在此基础上进行进一步的研究和开发。

Tarsier 是由字节跳动推出的用于生成高质量视频描述的大型视频语言模型。

Tarsier 是由字节跳动研究团队开发的一系列大规模视频语言模型，旨在生成高质量的视频描述，并具备强大的视频理解能力。该模型通过两阶段训练策略（多任务预训练和多粒度指令微调）显著提升了视频描述的精度和细节。其主要优点包括高精度的视频描述能力、对复杂视频内容的理解能力以及在多个视频理解基准测试中取得的 SOTA（State-of-the-Art）结果。Tarsier 的背景基于对现有视频语言模型在描述细节和准确性上的不足进行改进，通过大规模高质量数据训练和创新的训练方法，使其在视频描述领域达到了新的高度。该模型目前未明确定价，主要面向学术研究和商业应用，适合需要高质量视频内容理解和生成的场景。

一款基于StyleTTS 2架构的先进AI文本转语音模型，拥有8200万参数，提供高质量的自然语音合成。

Kokoro TTS是一款专注于文本转语音的AI模型，其主要功能是将文本内容转换为自然流畅的语音输出。该模型基于StyleTTS 2架构，拥有8200万参数，能够在保持高质量语音合成的同时，提供高效的性能和较低的资源消耗。其多语言支持和可定制的语音包使其能够满足不同用户在多种场景下的需求，如制作有声读物、播客、培训视频等，尤其适合教育领域，帮助提升内容的可访问性和吸引力。此外，Kokoro TTS是开源的，用户可以免费使用，这使得它在成本效益上具有显著优势。

一种新颖的图像到视频采样技术，基于Hunyuan模型实现高质量视频生成。

leapfusion-hunyuan-image2video 是一种基于 Hunyuan 模型的图像到视频生成技术。它通过先进的深度学习算法，将静态图像转换为动态视频，为内容创作者提供了一种全新的创作方式。该技术的主要优点包括高效的内容生成、灵活的定制化能力以及对高质量视频输出的支持。它适用于需要快速生成视频内容的场景，如广告制作、视频特效等领域。该模型目前以开源形式发布，供开发者和研究人员免费使用，未来有望通过社区贡献进一步提升其性能。

百川智能开发的专为医疗场景优化的开源大语言模型，具备卓越的通用能力和医疗领域性能。

Baichuan-M1-14B 是由百川智能开发的开源大语言模型，专为医疗场景优化。它基于20万亿token的高质量医疗与通用数据训练，覆盖20多个医疗科室，具备强大的上下文理解和长序列任务表现能力。该模型在医疗领域表现出色，同时在通用任务中也达到了同尺寸模型的效果。其创新的模型结构和训练方法使其在医疗推理、病症判断等复杂任务中表现出色，为医疗领域的人工智能应用提供了强大的支持。

Inferable 是一个开源平台，用于创建内部运营的对话式 AI 代理。

Inferable 是一个专注于内部运营的对话式 AI 代理平台，旨在帮助企业和团队整合内部系统、碎片化代码库和一次性脚本。通过对话式代理，企业可以减少在内部工具开发上的时间投入，提高工作效率。该平台支持多种编程语言的 SDK，包括 Node.js、Golang 和 C#，并计划扩展更多语言支持。其核心是一个分布式消息队列，确保 AI 自动化的可扩展性和可靠性。此外，Inferable 提供了丰富的功能，如分布式函数编排、人类在循环（Human in the Loop）、代码重用、语言支持、本地执行、可观测性和结构化输出等。它还内置了 ReAct 代理，能够通过逐步推理解决复杂问题，并调用函数解决子问题。Inferable 完全开源，支持自托管，用户可以在自己的基础设施上运行，确保数据和计算的完全控制。其定价和具体定位信息在页面中未明确提及，但从其功能和目标受众来看，主要面向企业级用户，特别是需要高效内部运营和数据隐私保护的团队。

一个开源项目，用于在浏览器中演示 AI 视频生成模型。

video-starter-kit 是一个强大的开源工具包，用于构建基于 AI 的视频应用。它基于 Next.js、Remotion 和 fal.ai 构建，简化了在浏览器中使用 AI 视频模型的复杂性。该工具包支持多种先进的视频处理功能，如多剪辑视频合成、音频轨道集成和语音支持等，同时提供了开发者友好的工具，如元数据编码和视频处理管道。它适用于需要高效视频生成和处理的开发者和创作者。

VideoLLaMA3是前沿的多模态基础模型，专注于图像和视频理解。

VideoLLaMA3是由DAMO-NLP-SG团队开发的前沿多模态基础模型，专注于图像和视频理解。该模型基于Qwen2.5架构，结合了先进的视觉编码器（如SigLip）和强大的语言生成能力，能够处理复杂的视觉和语言任务。其主要优点包括高效的时空建模能力、强大的多模态融合能力以及对大规模数据的优化训练。该模型适用于需要深度视频理解的应用场景，如视频内容分析、视觉问答等，具有广泛的研究和商业应用潜力。

Anthropic API 的 Citations 功能，让 Claude 能够基于源文件生成引用详细的回答。

Anthropic API 的 Citations 功能是一种强大的技术，它允许 Claude 模型在生成回答时引用源文件中的确切句子和段落。这种功能不仅提高了回答的可验证性和可信度，还减少了模型可能出现的幻觉问题。Citations 功能基于 Anthropic API 提供，适用于需要验证 AI 生成内容来源的各种场景，如文档总结、复杂问答和客户支持等。其定价采用标准的基于 token 的定价模型，用户无需为返回引用文本的输出 token 付费。