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小型语言模型用于推理和理解任务

Orca 2 是一个用于研究目的的助手，通过提供单轮响应来帮助推理和理解任务，如数据推理、阅读理解、数学问题解决和文本摘要。该模型特别擅长推理。我们公开发布 Orca 2，以促进在开发、评估和对齐更小的语言模型方面的进一步研究。

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。

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 是一个高性能的开源语言模型，适用于文本生成和推理任务。

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 是 DeepSeek 团队开发的高性能语言模型，基于 Llama 架构并经过强化学习和蒸馏优化。该模型在推理、代码生成和多语言任务中表现出色，是开源社区中首个通过纯强化学习提升推理能力的模型。它支持商业使用，允许修改和衍生作品，适合学术研究和企业应用。

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。

医疗领域先进的大型语言模型

HuatuoGPT-o1-70B是由FreedomIntelligence开发的医疗领域大型语言模型（LLM），专为复杂的医疗推理设计。该模型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。HuatuoGPT-o1-70B能够处理复杂的医疗问题，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。该模型基于LLaMA-3.1-70B架构，支持英文，并且可以部署在多种工具上，如vllm或Sglang，或者直接进行推理。

医疗领域大型语言模型，用于高级医疗推理

HuatuoGPT-o1-7B是由FreedomIntelligence开发的医疗领域大型语言模型（LLM），专为高级医疗推理设计。该模型在提供最终回答之前，会生成复杂的思考过程，反映并完善其推理。HuatuoGPT-o1-7B支持中英文，能够处理复杂的医疗问题，并以'思考-回答'的格式输出结果，这对于提高医疗决策的透明度和可靠性至关重要。该模型基于Qwen2.5-7B，经过特殊训练以适应医疗领域的需求。

可视化和透明的开源ChatGPT替代品

Show-Me是一个开源应用程序，旨在提供传统大型语言模型(如ChatGPT)交互的可视化和透明替代方案。它通过将复杂问题分解成一系列推理子任务，使用户能够理解语言模型的逐步思考过程。该应用程序使用LangChain与语言模型交互，并通过动态图形界面可视化推理过程。

前沿语言模型，具有先进的推理能力。

Grok-2是xAI的前沿语言模型，具有最先进的推理能力。此次发布包括Grok家族的两个成员：Grok-2和Grok-2 mini。这两个模型现在都在𝕏平台上发布给Grok用户。Grok-2是Grok-1.5的重要进步，具有聊天、编程和推理方面的前沿能力。同时，xAI引入了Grok-2 mini，一个小巧但功能强大的Grok-2的兄弟模型。Grok-2的早期版本已经在LMSYS排行榜上以“sus-column-r”的名字进行了测试。它在整体Elo得分方面超过了Claude 3.5 Sonnet和GPT-4-Turbo。

微软研究院开发的小型语言模型

Phi-2是一个2.7亿参数的语言模型,通过优质的数据和创新技术,实现了超越模型规模的表现,在复杂的语言理解和推理测试中,匹敌或超过大25倍规模的模型。

Flash-Decoding for long-context inference

Flash-Decoding是一种针对长上下文推理的技术，可以显著加速推理中的注意力机制，从而使生成速度提高8倍。该技术通过并行加载键和值，然后分别重新缩放和组合结果来维护正确的注意力输出，从而实现了更快的推理速度。Flash-Decoding适用于大型语言模型，可以处理长文档、长对话或整个代码库等长上下文。Flash-Decoding已经在FlashAttention包和xFormers中提供，可以自动选择Flash-Decoding或FlashAttention方法，也可以使用高效的Triton内核。

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。

通过强化学习驱动的金融推理大模型。

Fin-R1 是一个专为金融领域设计的大型语言模型，旨在提升金融推理能力。由上海财经大学和财跃星辰联合研发，基于 Qwen2.5-7B-Instruct 进行微调和强化学习，具有高效的金融推理能力，适用于银行、证券等核心金融场景。该模型免费开源，便于用户使用和改进。

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。

AI21推出的Jamba 1.6模型，专为企业私有部署设计，具备卓越的长文本处理能力。

Jamba 1.6 是 AI21 推出的最新语言模型，专为企业私有部署而设计。它在长文本处理方面表现出色，能够处理长达 256K 的上下文窗口，采用混合 SSM-Transformer 架构，可高效准确地处理长文本问答任务。该模型在质量上超越了 Mistral、Meta 和 Cohere 等同类模型，同时支持灵活的部署方式，包括在本地或 VPC 中私有部署，确保数据安全。它为企业提供了一种无需在数据安全和模型质量之间妥协的解决方案，适用于需要处理大量数据和长文本的场景，如研发、法律和金融分析等。目前，Jamba 1.6 已在多个企业中得到应用，如 Fnac 使用其进行数据分类，Educa Edtech 利用其构建个性化聊天机器人等。

Inception Labs 推出新一代扩散式大语言模型，提供极速、高效和高质量的语言生成能力。

Inception Labs 是一家专注于开发扩散式大语言模型（dLLMs）的公司。其技术灵感来源于先进的图像和视频生成系统，如 Midjourney 和 Sora。通过扩散模型，Inception Labs 提供了比传统自回归模型快 5-10 倍的速度、更高的效率和更强的生成控制能力。其模型支持并行文本生成，能够纠正错误和幻觉，适合多模态任务，并且在推理和结构化数据生成方面表现出色。公司由斯坦福、UCLA 和康奈尔大学的研究人员和工程师组成，是扩散模型领域的先驱。

OpenManus 是一个无需邀请码即可使用的开源智能代理项目。

OpenManus 是一个开源的智能代理项目，旨在通过开源的方式实现类似于 Manus 的功能，但无需邀请码即可使用。该项目由多个开发者共同开发，基于强大的语言模型和灵活的插件系统，能够快速实现各种复杂的任务。OpenManus 的主要优点是开源、免费且易于扩展，适合开发者和研究人员进行二次开发和研究。项目背景源于对现有智能代理工具的改进需求，目标是打造一个完全开放且易于使用的智能代理平台。

Instella 是由 AMD 开发的高性能开源语言模型，专为加速开源语言模型的发展而设计。

Instella 是由 AMD GenAI 团队开发的一系列高性能开源语言模型，基于 AMD Instinct™ MI300X GPU 训练而成。该模型在性能上显著优于同尺寸的其他开源语言模型，并且在功能上与 Llama-3.2-3B 和 Qwen2.5-3B 等模型相媲美。Instella 提供模型权重、训练代码和训练数据，旨在推动开源语言模型的发展。其主要优点包括高性能、开源开放以及对 AMD 硬件的优化支持。

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。

OpenAI推出的最新语言模型GPT-4.5，专注于提升无监督学习能力，提供更自然的交互体验。

GPT-4.5是OpenAI发布的最新语言模型，代表了当前无监督学习技术的前沿水平。该模型通过大规模计算和数据训练，提升了对世界知识的理解和模式识别能力，减少了幻觉现象，能够更自然地与人类进行交互。它在写作、编程、解决问题等任务上表现出色，尤其适合需要高创造力和情感理解的场景。GPT-4.5目前处于研究预览阶段，面向Pro用户和开发者开放，旨在探索其潜在能力。

Gemini 2.0 Flash-Lite 是高效的语言模型，专为长文本处理和多种应用场景优化。

Gemini 2.0 Flash-Lite 是 Google 推出的高效语言模型，专为长文本处理和复杂任务优化。它在推理、多模态、数学和事实性基准测试中表现出色，具备简化的价格策略，使得百万级上下文窗口更加经济实惠。Gemini 2.0 Flash-Lite 已在 Google AI Studio 和 Vertex AI 中全面开放，适合企业级生产使用。

Phi-4-mini-instruct 是一款轻量级的开源语言模型，专注于高质量推理密集型数据。

Phi-4-mini-instruct 是微软推出的一款轻量级开源语言模型，属于 Phi-4 模型家族。它基于合成数据和经过筛选的公开网站数据进行训练，专注于高质量、推理密集型数据。该模型支持 128K 令牌上下文长度，并通过监督微调和直接偏好优化来增强指令遵循能力和安全性。Phi-4-mini-instruct 在多语言支持、推理能力（尤其是数学和逻辑推理）以及低延迟场景下表现出色，适用于资源受限的环境。该模型于 2025 年 2 月发布，支持多种语言，包括英语、中文、日语等。

DeepSeek 是一款先进的 AI 语言模型，擅长逻辑推理、数学和编程任务，提供免费使用。

DeepSeek 是由 High-Flyer 基金支持的中国 AI 实验室开发的先进语言模型，专注于开源模型和创新训练方法。其 R1 系列模型在逻辑推理和问题解决方面表现出色，采用强化学习和混合专家框架优化性能，以低成本实现高效训练。DeepSeek 的开源策略推动了社区创新，同时引发了关于 AI 竞争和开源模型影响力的行业讨论。其免费且无需注册的使用方式进一步降低了用户门槛，适合广泛的应用场景。

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。

一种通过文本迷宫解决任务来增强大型语言模型视觉推理能力的创新方法

AlphaMaze 是一个专注于提升大型语言模型（LLM）视觉推理能力的项目。它通过文本形式描述的迷宫任务来训练模型，使其能够理解和规划空间结构。这种方法不仅避免了复杂的图像处理，还通过文本描述直接评估模型的空间理解能力。其主要优点是能够揭示模型如何思考空间问题，而不仅仅是能否解决问题。该模型基于开源框架，旨在推动语言模型在视觉推理领域的研究和发展。

AlphaMaze 是一款专注于视觉推理任务的解码器语言模型，旨在解决传统语言模型在视觉任务上的不足。

AlphaMaze 是一款专为解决视觉推理任务而设计的解码器语言模型。它通过针对迷宫解谜任务的训练，展示了语言模型在视觉推理方面的潜力。该模型基于 15 亿参数的 Qwen 模型构建，并通过监督微调（SFT）和强化学习（RL）进行训练。其主要优点在于能够将视觉任务转化为文本格式进行推理，从而弥补传统语言模型在空间理解上的不足。该模型的开发背景是提升 AI 在视觉任务上的表现，尤其是在需要逐步推理的场景中。目前，AlphaMaze 作为研究项目，暂未明确其商业化定价和市场定位。

通过Model Context Protocol服务器扩展语言模型的能力。

Smithery是一个基于Model Context Protocol的平台，允许用户通过连接各种服务器来扩展语言模型的功能。它为用户提供了一个灵活的工具集，能够根据需求动态增强语言模型的能力，从而更好地完成各种任务。该平台的核心优势在于其模块化和可扩展性，用户可以根据自己的需求选择合适的服务器进行集成。

Moonlight-16B-A3B 是一个基于 Muon 优化器训练的 16B 参数的混合专家模型，用于高效的语言生成。

Moonlight-16B-A3B 是由 Moonshot AI 开发的一种大规模语言模型，采用先进的 Muon 优化器进行训练。该模型通过优化训练效率和性能，显著提升了语言生成的能力。其主要优点包括高效的优化器设计、较少的训练 FLOPs 和卓越的性能表现。该模型适用于需要高效语言生成的场景，如自然语言处理、代码生成和多语言对话等。其开源的实现和预训练模型为研究人员和开发者提供了强大的工具。

Lora 是一个为移动设备优化的本地语言模型，支持 iOS 和 Android 平台。

Lora 是一款为移动设备优化的本地语言模型，通过其 SDK 可以快速集成到移动应用中。它支持 iOS 和 Android 平台，性能与 GPT-4o-mini 相当，拥有 1.5GB 大小和 24 亿参数，专为实时移动推理进行了优化。Lora 的主要优点包括低能耗、轻量化和快速响应，相比其他模型，它在能耗、体积和速度上都有显著优势。Lora 由 PeekabooLabs 提供，主要面向开发者和企业客户，帮助他们快速将先进的语言模型能力集成到移动应用中，提升用户体验和应用竞争力。

PaliGemma 2 mix 是一款多功能的视觉语言模型，适用于多种任务和领域。

PaliGemma 2 mix 是 Google 推出的升级版视觉语言模型，属于 Gemma 家族。它能够处理多种视觉和语言任务，如图像分割、视频字幕生成、科学问题回答等。该模型提供不同大小的预训练检查点（3B、10B 和 28B 参数），可轻松微调以适应各种视觉语言任务。其主要优点是多功能性、高性能和开发者友好性，支持多种框架（如 Hugging Face Transformers、Keras、PyTorch 等）。该模型适用于需要高效处理视觉和语言任务的开发者和研究人员，能够显著提升开发效率。