需求人群:
"该模型适合需要高效推理能力的技术开发者、科研人员、学生以及需要快速解决复杂问题的企业用户。它特别适合在 STEM 领域中需要高精度和快速响应的场景。"
使用场景示例:
在数学竞赛中,o3-mini 能够快速准确地解决复杂的数学问题,帮助参赛者提高解题效率。
对于科研人员,o3-mini 可以在生物、化学、物理等领域的复杂问题上提供精准的推理和解答。
在软件开发中,o3-mini 能够辅助编写代码、优化算法,并提供实时的代码建议,提高开发效率。
产品特色:
支持 STEM 领域的高效推理,包括数学、科学和编程任务
提供低、中、高三种推理强度选项,可根据需求优化速度或准确性
支持函数调用、结构化输出和开发者消息等高级功能
与搜索功能结合,能够提供带有链接的最新答案
适用于 ChatGPT 和 API,支持流式传输
使用教程:
1. 注册并登录 OpenAI 平台,选择 ChatGPT 或 API 作为使用方式。
2. 在模型选择器中选择 o3-mini 模型,并根据需求选择推理强度(低、中、高)。
3. 输入问题或任务,模型将根据所选推理强度提供答案或解决方案。
4. 如果需要结合搜索功能,输入问题后模型会自动搜索并提供带有链接的答案。
5. 对于开发者,可以通过 API 调用 o3-mini,并利用其支持的高级功能(如函数调用)进行定制化开发。
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OpenAI o3-mini 是 OpenAI 推出的最新高性价比推理模型,专为 STEM 领域优化。
OpenAI o3-mini 是 OpenAI 推出的最新推理模型,专为科学、技术、工程和数学(STEM)领域优化。它在保持低成本和低延迟的同时,提供了强大的推理能力,尤其在数学、科学和编程方面表现出色。该模型支持多种开发者功能,如函数调用、结构化输出等,并且可以根据需求选择不同的推理强度。o3-mini 的推出进一步降低了推理模型的使用成本,使其更适合广泛的应用场景。
JetBrains推出的编程辅助工具,帮助开发者更高效地完成代码任务。
Junie是JetBrains开发的一款创新的编程代理工具,旨在帮助开发者通过自然语言交互的方式完成代码任务。它能够理解项目上下文,执行代码编写、测试运行、代码检查等任务,并与开发者进行实时沟通,确保代码质量和项目一致性。Junie的出现代表了编程工具向智能化、自动化方向发展的趋势,极大地提升了开发效率,让开发者可以更专注于核心逻辑和创造性工作。目前,Junie支持IntelliJ IDEA Ultimate和PyCharm Professional,并即将支持WebStorm,仅限OS X和Linux平台。
一个基于DeepSeek API的Manim动画生成工具,用于快速创建数学和科学动画。
DeepSeek-Manim-Animation-Generator是一个结合了DeepSeek语言模型和Manim动画引擎的工具。它允许用户通过简单的文本指令生成复杂的数学和科学动画。该工具的主要优点是能够将复杂的科学概念转化为直观的动画,极大地简化了动画制作流程。DeepSeek的API提供了强大的语言理解能力,而Manim则负责将这些概念转化为高质量的视觉内容。该工具主要面向教育工作者、学生以及任何需要将科学概念可视化的专业人士。它不仅提高了动画制作的效率,还降低了技术门槛,使得更多人能够轻松创建动画。
DeepSeek-R1-Zero 是一款通过大规模强化学习训练的推理模型,无需监督微调即可实现卓越推理能力。
DeepSeek-R1-Zero 是由 DeepSeek 团队开发的推理模型,专注于通过强化学习提升模型的推理能力。该模型在无需监督微调的情况下,展现出强大的推理行为,如自我验证、反思和生成长链推理。其主要优点包括高效推理能力、无需预训练即可使用,以及在数学、代码和推理任务上的卓越表现。该模型基于 DeepSeek-V3 架构开发,支持大规模推理任务,适用于研究和商业应用。
DeepSeek-R1 是一款高性能推理模型,支持多种语言和任务,适用于研究和商业应用。
DeepSeek-R1 是 DeepSeek 团队推出的第一代推理模型,通过大规模强化学习训练,无需监督微调即可展现出卓越的推理能力。该模型在数学、代码和推理任务上表现优异,与 OpenAI-o1 模型相当。DeepSeek-R1 还提供了多种蒸馏模型,适用于不同规模和性能需求的场景。其开源特性为研究社区提供了强大的工具,支持商业使用和二次开发。
一个用于强化学习人类反馈训练过程可视化的工具,帮助深度理解与调试。
RLLoggingBoard 是一个专注于强化学习人类反馈(RLHF)训练过程可视化的工具。它通过细粒度的指标监控,帮助研究人员和开发者直观理解训练过程,快速定位问题,并优化训练效果。该工具支持多种可视化模块,包括奖励曲线、响应排序和 token 级别指标等,旨在辅助现有的训练框架,提升训练效率和效果。它适用于任何支持保存所需指标的训练框架,具有高度的灵活性和可扩展性。
高质量的数据集、工具和概念,用于大型语言模型的微调。
mlabonne/llm-datasets 是一个专注于大型语言模型(LLM)微调的高质量数据集和工具的集合。该产品为研究人员和开发者提供了一系列经过精心筛选和优化的数据集,帮助他们更好地训练和优化自己的语言模型。其主要优点在于数据集的多样性和高质量,能够覆盖多种使用场景,从而提高模型的泛化能力和准确性。此外,该产品还提供了一些工具和概念,帮助用户更好地理解和使用这些数据集。其背景信息包括由 mlabonne 创建和维护,旨在推动 LLM 领域的发展。
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。
Sonus-1:开启大型语言模型(LLMs)的新时代
Sonus-1是Sonus AI推出的一系列大型语言模型(LLMs),旨在推动人工智能的边界。这些模型以其高性能和多应用场景的多功能性而设计,包括Sonus-1 Mini、Sonus-1 Air、Sonus-1 Pro和Sonus-1 Pro (w/ Reasoning)等不同版本,以满足不同需求。Sonus-1 Pro (w/ Reasoning)在多个基准测试中表现突出,特别是在推理和数学问题上,展现了其超越其他专有模型的能力。Sonus AI致力于开发高性能、可负担、可靠且注重隐私的大型语言模型。
新一代最强推理模型
OpenAI o3模型是继o1之后的新一代推理模型,包括o3和o3-mini两个版本。o3在某些条件下接近于通用人工智能(AGI),在ARC-AGI基准测试中得分高达87.5%,远超人类平均水平。它在数学和编程任务中表现出色,在2024年美国数学邀请赛(AIME)中得分96.7%,在Codeforces评级中达到2727分。o3能够自我事实核查,通过“私人思维链”进行推理,提高答案的准确性。o3是首个使用“审议对齐”技术训练的模型,以符合安全原则。目前,o3模型尚未广泛可用,但安全研究人员可以注册预览o3-mini模型。o3 mini版将在1月底推出,之后不久推出o3完整版。
上海人工智能实验室开发的强推理AI模型
InternThinker是上海人工智能实验室(上海AI实验室)研发的一款强推理AI模型,致力于通过“通专融合”路径探索开放、可控、可信的通用人工智能(AGI)。该模型具备长思维能力,并能在推理过程中进行自我反思和纠正,从而在数学、代码、推理谜题等多种复杂推理任务上取得更优结果。InternThinker的创新之处在于其元动作思考能力,能够自主生成高智力密度数据,并通过大规模沙盒环境获取反馈,实现高质量思维链的独立构建,大幅提升模型的复杂任务处理性能。
多智能体系统,解决复杂任务
Magentic-One是由微软研究团队开发的一个通用多智能体系统,旨在解决开放性网络和文件任务。该系统代表了人工智能领域向代理系统发展的重要一步,这些系统能够完成人们在工作和生活中遇到的复杂多步骤任务。Magentic-One采用了一个名为Orchestrator的主智能体,负责规划、跟踪进度和在需要时重新规划,同时指导其他专门智能体执行任务,如操作网络浏览器、导航本地文件或编写和执行Python代码。Magentic-One在多个挑战性的代理基准测试中表现出与最新技术相媲美的性能,且无需对其核心能力或架构进行修改。
精选优质AI内容,遇见未来
360AI导航是一个集合了多种人工智能工具和资源的平台,旨在为用户提供一站式的AI服务体验。该平台涵盖了从AI资讯、AI搜索、AI绘画到AI写作等多个领域的工具,帮助用户更高效地利用AI技术解决实际问题。360AI导航不仅提供了丰富的AI工具,还通过360智脑等产品展示了其在AI领域的技术实力和创新能力。
高效编码的开源大型语言模型
Yi-Coder是一系列开源的代码大型语言模型(LLMs),在少于100亿参数的情况下提供最先进的编码性能。它有两种尺寸—1.5B和9B参数—提供基础和聊天版本,旨在高效推理和灵活训练。Yi-Coder-9B在GitHub的代码库级别代码语料库和从CommonCrawl筛选的代码相关数据上,额外训练了2.4万亿高质量token。Yi-Coder在多种编程任务中表现出色,包括基础和竞技编程、代码编辑和仓库级完成、长上下文理解以及数学推理。
为开发者提供高质量编程、AI等领域阅读体验
BestBlogs.dev 是一个专注于编程、人工智能、产品设计、商业科技及个人成长领域的阅读平台。它通过先进的语言模型,为开发者提供智能摘要、精准评分与多语言辅助,帮助用户高效过滤信息噪音,节约时间,实现技术与认知的双重飞跃。
强大的多模态LLM,商业解决方案
Reka Core是一个GPT-4级别的多模态大型语言模型(LLM),具备图像、视频和音频的强大上下文理解能力。它是目前市场上仅有的两个商用综合多模态解决方案之一。Core在多模态理解、推理能力、编码和Agent工作流程、多语言支持以及部署灵活性方面表现出色。
基于百度文心大模型的编程辅助工具
Comate是由百度基于文心大模型研发的编程辅助工具,可提供自动代码生成、单元测试生成、注释生成以及智能问答等功能。支持上百种编程语言,旨在帮助开发者大幅提升编码效率。使用Comate,让编程更加高效和便捷。个人版本提供业务代码与测试代码的生成、代码优化与修复、自然语言对话式技术问答等多维度辅助编码能力。企业版本在个人版本的基础之上,同时提供完备的数据报表能力,助力企业分析应用效果、定位效能瓶颈,一站式赋能研发过程降本提效。私有化部署版本涵盖企业版本全部能力,同时支撑大型企业规模化部署与应用,保障使用效果,维护数据安全。
教育AI编程平台
Cyber Square是一家为学校提供计算机科学教育解决方案的公司,包括针对KG1至高中的编程和人工智能课程。他们的平台利用人工智能为教师提供便利,提供云端计算机实验室和个人登录。此外,Cyber Square还举办数字节,展示学生的科技成果,并提供10年以上的经验、风险免费的实施以及国际合作等优势。
多元树写作界面
Loom是一款用于人工智能协作的多元树写作界面。它提供了线性故事视图、树形导航栏、树视图、生成N个子节点以及文件I/O等功能。用户可以通过点击、热键等方式进行导航、编辑文本、生成内容,支持多种操作,是一款适用于人工智能协作的编程工具。
AI辅助量子计算
Quantum Copilot是一个AI辅助量子计算工具,帮助量子计算爱好者和专业人士编写量子计算程序。它可以用简单的语言编写量子算法,绘制量子电路,将量子代码转换为各种编程语言和库之间的格式,并在量子模拟器或实际的量子硬件上运行量子程序。Quantum Copilot由最新的人工智能和大型语言模型驱动,能够理解复杂的问题并提供准确和有用的答案。
GitHub Copilot企业版,为组织提供智能编程辅助
GitHub Copilot Enterprise是GitHub Copilot的企业计划,面向使用GitHub企业版的组织和企业客户。它当前处于测试阶段,提供了Copilot Chat和Copilot pull request summaries等智能编程辅助功能。用户可以提名所在组织试用该产品。
高性价比的关键词AI模型
Keywords AI是一款高性价比的AI模型,可提供企业级的人工智能能力,包括高级推理、内容生成和智能搜索等功能。与GPT 4相比,它能节省高达35%的成本。使用Keywords AI,您可以获得可靠的结果,同时不需要牺牲性能。我们通过减少您的LLM成本,提供了与GPT 4相媲美的输出,让您享受高性能的同时获得显著的成本节约。
虚拟电子硬件、机器人编程
3D One AI基于物理刚体运动与三维数据处理技术,融合开源硬件、人工智能、编程等多学科实践,支持通过界面交互或编程控制物体的运动。3D One AI平台还提供虚拟开源硬件技术与人工智能技术,支持进行动态的人工智能行为仿真,以及输出三维动画。该软件支持小学、初中、高中阶段的人工智能教育,匹配国家教育标准与课标要求,助力普及化开课和科技人才培养。
面向内容创作者和影响者的人工智能
AITorke是一款虚拟助手,内容创作者和影响者可以使用它来创建博客、视频和社交媒体上的独特内容,更快地吸引更多的关注者并利用现有关系获得收益。AITorke使用最先进的人工智能技术,包括100个预构建模板、AI语音、AI图像、AI代码等功能,可帮助用户节省时间和精力。
AI辅助学习编程的解决方案
CodeMentorGPT是一款AI解决方案,专为有家庭的忙碌程序员设计,帮助他们轻松学习新的编程语言,节省时间。它提供了丰富的功能和优势,定价合理,定位于提供高效的编程学习体验。无论您是想提升编程技能,还是想学习新的编程语言,CodeMentorGPT都能为您提供帮助。
稳定AI发布的首个面向编程的生成AI产品
StableCode是稳定AI发布的首个面向编程的生成AI产品。它采用了三种不同的模型,帮助开发者提高编程效率。基础模型首先在BigCode的stack-dataset(v1.2)上进行了训练,并进一步针对流行的编程语言如Python、Go、Java、Javascript、C、markdown和C++进行训练。我们总共在高性能计算集群上对560B个代码令牌进行了训练。随后,通过对基础模型进行调优,训练了约12万个代码指令/响应对,以解决复杂的编程任务。StableCode是学习编程的理想基石,长文本环境窗口模型可为用户提供单行和多行自动完成建议。该模型可以一次处理更多代码(比以前发布的开源模型多2-4倍,上下文窗口为16,000个令牌),使用户能够同时查看或编辑相当于五个平均大小的Python文件的等效代码,这使其成为初学者的理想学习工具,可以迎接更大的挑战。
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