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OpenThinker-32B 是一款强大的开源推理模型，专为提升开放数据推理能力而设计。

OpenThinker-32B 是由 Open Thoughts 团队开发的一款开源推理模型。它通过扩展数据规模、验证推理路径和扩展模型大小来实现强大的推理能力。该模型在数学、代码和科学等推理基准测试中表现卓越，超越了现有的开放数据推理模型。其主要优点包括开源数据、高性能和可扩展性。该模型基于 Qwen2.5-32B-Instruct 进行微调，并在大规模数据集上训练，旨在为研究人员和开发者提供强大的推理工具。

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。

SkyReels V1 是一个开源的人类中心视频基础模型，专注于高质量影视级视频生成。

SkyReels V1 是一个基于 HunyuanVideo 微调的人类中心视频生成模型。它通过高质量影视片段训练，能够生成具有电影级质感的视频内容。该模型在开源领域达到了行业领先水平，尤其在面部表情捕捉和场景理解方面表现出色。其主要优点包括开源领先性、先进的面部动画技术和电影级光影美学。该模型适用于需要高质量视频生成的场景，如影视制作、广告创作等，具有广泛的应用前景。

Goedel-Prover 是一款开源的自动化定理证明模型，专注于数学问题的形式化证明。

Goedel-Prover 是一款专注于自动化定理证明的开源大型语言模型。它通过将自然语言数学问题翻译为形式化语言（如 Lean 4），并生成形式化证明，显著提升了数学问题的自动化证明效率。该模型在 miniF2F 基准测试中达到了 57.6% 的成功率，超越了其他开源模型。其主要优点包括高性能、开源可扩展性以及对数学问题的深度理解能力。Goedel-Prover 旨在推动自动化定理证明技术的发展，并为数学研究和教育提供强大的工具支持。

Ai2 OLMoE 是一款可在 iOS 设备上运行的开源语言模型应用

OLMoE 是由 Ai2 开发的开源语言模型应用，旨在为研究人员和开发者提供一个完全开放的工具包，用于在设备上进行人工智能实验。该应用支持在 iPhone 和 iPad 上离线运行，确保用户数据完全私密。它基于高效的 OLMoE 模型构建，通过优化和量化，使其在移动设备上运行时保持高性能。该应用的开源特性使其成为研究和开发新一代设备端人工智能应用的重要基础。

Huginn-0125是一个35亿参数的潜变量循环深度模型，擅长推理和代码生成。

Huginn-0125是一个由马里兰大学帕克分校Tom Goldstein实验室开发的潜变量循环深度模型。该模型拥有35亿参数，经过8000亿个token的训练，在推理和代码生成方面表现出色。其核心特点是通过循环深度结构在测试时动态调整计算量，能够根据任务需求灵活增加或减少计算步骤，从而在保持性能的同时优化资源利用。该模型基于开源的Hugging Face平台发布，支持社区共享和协作，用户可以自由下载、使用和进一步开发。其开源性和灵活的架构使其成为研究和开发中的重要工具，尤其是在资源受限或需要高性能推理的场景中。

开源的工业级普通话自动语音识别模型，支持多种应用场景。

FireRedASR 是一个开源的工业级普通话自动语音识别模型，采用 Encoder-Decoder 和 LLM 集成架构。它包含两个变体：FireRedASR-LLM 和 FireRedASR-AED，分别针对高性能和高效能需求设计。该模型在普通话基准测试中表现出色，同时在方言和英文语音识别上也有良好表现。它适用于需要高效语音转文字的工业级应用，如智能助手、视频字幕生成等。模型开源，便于开发者集成和优化。

RAG-FiT是一个用于提升LLMs利用外部信息能力的库，通过特别创建的RAG增强数据集对模型进行微调。

RAG-FiT是一个强大的工具，旨在通过检索增强生成（RAG）技术提升大型语言模型（LLMs）的能力。它通过创建专门的RAG增强数据集，帮助模型更好地利用外部信息。该库支持从数据准备到模型训练、推理和评估的全流程操作。其主要优点包括模块化设计、可定制化工作流以及对多种RAG配置的支持。RAG-FiT基于开源许可，适合研究人员和开发者进行快速原型开发和实验。

s1是一个基于Qwen2.5-32B-Instruct微调的推理模型，仅用1000个样本进行训练。

s1是一个推理模型，专注于通过少量样本实现高效的文本生成能力。它通过预算强制技术在测试时进行扩展，能够匹配o1-preview的性能。该模型由Niklas Muennighoff等人开发，相关研究发表在arXiv上。模型使用Safetensors技术，具有328亿参数，支持文本生成任务。其主要优点是能够通过少量样本实现高质量的推理，适合需要高效文本生成的场景。

一个专注于整理最佳开源推理数据集的社区项目

Open Thoughts 是一个由 Bespoke Labs 和 DataComp 社区主导的项目，旨在整理高质量的开源推理数据集，用于训练先进的小模型。该项目汇集了来自斯坦福大学、加州大学伯克利分校、华盛顿大学等多所高校和研究机构的研究人员与工程师，致力于通过优质数据集推动推理模型的发展。其背景是当前推理模型在数学和代码推理等领域的应用需求日益增长，而高质量的数据集是提升模型性能的关键。该项目目前免费开放，主要面向研究人员、开发者以及对推理模型感兴趣的专业人士，其数据集和工具的开源性使其成为推动人工智能教育和研究的重要资源。

本地运行的人工智能代理，无缝自动化工程任务。

Codename Goose 是一款本地运行的人工智能代理工具，旨在帮助开发者高效完成工程任务。它强调开源和本地运行，确保用户对任务执行有完全控制权。通过连接外部服务器或API，Goose 可以根据用户需求进行扩展，实现复杂任务的自动化处理，从而让开发者专注于更重要的工作。Goose 的开源特性鼓励开发者参与贡献和创新，其本地运行的模式保障了数据隐私和任务执行效率。

开源的深度研究工具，旨在通过开源框架复现类似Deep Research的功能

Open-source DeepResearch 是一个开源项目，旨在通过开源的框架和工具复现类似 OpenAI Deep Research 的功能。该项目基于 Hugging Face 平台，利用开源的大型语言模型（LLM）和代理框架，通过代码代理和工具调用实现复杂的多步推理和信息检索。其主要优点是开源、可定制性强，并且能够利用社区的力量不断改进。该项目的目标是让每个人都能在本地运行类似 DeepResearch 的智能代理，使用自己喜爱的模型，并且完全本地化和定制化。

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。

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。

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。

FilmAgent是一个基于LLM的多智能体协作框架，用于虚拟3D空间中的端到端电影自动化制作。

FilmAgent是一种创新的电影制作技术，通过模拟导演、编剧、演员和摄影师等关键角色，利用多智能体协作实现虚拟3D空间中的电影自动化制作。该技术的主要优点在于能够减少人工干预，提高制作效率，同时降低错误率。FilmAgent在电影制作领域的应用，为创作者提供了一个高效、低成本的解决方案，尤其适合资源有限的小型制作团队。虽然目前没有明确的价格信息，但其开源的特性使其具有广泛的适用性和推广价值。

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。

一个实时适应未见任务的自适应大型语言模型框架。

SakanaAI/self-adaptive-llms是一个名为Transformer²的自适应框架，旨在解决传统微调方法计算密集且处理多样化任务能力静态的挑战。该框架能够在推理过程中通过两步机制实时调整大型语言模型（LLMs）以适应未见任务：首先，调度系统识别任务属性；然后，使用强化学习训练的任务特定'专家'向量被动态混合，以获得针对输入提示的目标行为。主要优点包括实时任务适应性、计算效率和灵活性。该项目由SakanaAI团队开发，目前在GitHub上开源，拥有195颗星和12次分叉。

开源的视觉语言模型，可在多种设备上运行。

Moondream AI是一个开源的视觉语言模型，具有强大的多模态处理能力。它支持多种量化格式，如fp16、int8、int4，能够在服务器、PC、移动设备等多种目标设备上进行GPU和CPU优化推理。其主要优点包括快速、高效、易于部署，且采用Apache 2.0许可证，允许用户自由使用和修改。Moondream AI的定位是为开发者提供一个灵活、高效的人工智能解决方案，适用于需要视觉和语言处理能力的各种应用场景。

一个提供多样化知识视频的在线学习平台

Teach Me Anything 是一个专注于提供多样化知识视频的在线学习平台。该平台通过生动有趣的视频形式，帮助用户学习各种科学、数学和自然现象等领域的知识。其主要优点在于内容的多样性和趣味性，能够激发用户的学习兴趣。产品背景信息显示，该平台旨在通过视觉化的方式，使复杂的知识变得易于理解和记忆。目前，该平台是免费提供的，适合所有希望扩展知识面的用户。

一款高效率的2.4亿参数轻量级语言模型

YuLan-Mini是由中国人民大学AI Box团队开发的一款轻量级语言模型，具有2.4亿参数，尽管仅使用1.08T的预训练数据，但其性能可与使用更多数据训练的行业领先模型相媲美。该模型特别擅长数学和代码领域，为了促进可复现性，团队将开源相关的预训练资源。

多模态大型语言模型，提升文本、图像和视频数据处理能力。

Valley是由字节跳动开发的多模态大型模型（MLLM），旨在处理涉及文本、图像和视频数据的多种任务。该模型在内部电子商务和短视频基准测试中取得了最佳结果，远超过其他开源模型，并在OpenCompass多模态模型评估排行榜上展现了出色的性能，平均得分67.40，位列已知开源MLLMs（<10B）中的前两名。

模型评测平台

FlagEval是一个模型评测平台，专注于大语言模型和多模态模型的评测。它提供了一个公正、透明的环境，让不同的模型在同一标准下进行比较，帮助研究者和开发者了解模型性能，推动人工智能技术的发展。该平台涵盖了对话模型、视觉语言模型等多种模型类型，支持开源和闭源模型的评测，并提供专项评测如K12学科测验和金融量化交易评测。

开源图像到视频生成模型

Ruyi-Mini-7B是由CreateAI团队开发的开源图像到视频生成模型，具有约71亿参数，能够从输入图像生成360p到720p分辨率的视频帧，最长5秒。模型支持不同宽高比，并增强了运动和相机控制功能，提供更大的灵活性和创造力。该模型在Apache 2.0许可下发布，意味着用户可以自由使用和修改。

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。