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。

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。

一个强大的文本生成模型，适用于多种对话应用。

DeepSeek-V3-0324 是一个先进的文本生成模型，具有 685 亿参数，采用 BF16 和 F32 张量类型，能够支持高效的推理和文本生成。该模型的主要优点在于其强大的生成能力和开放源码的特性，使其可以被广泛应用于多种自然语言处理任务。该模型的定位是为开发者和研究人员提供一个强大的工具，帮助他们在文本生成领域取得突破。

一款 21B 通用推理模型，适合低延迟应用。

Reka Flash 3 是一款从零开始训练的 21 亿参数的通用推理模型，利用合成和公共数据集进行监督微调，结合基于模型和基于规则的奖励进行强化学习。该模型在低延迟和设备端部署应用中表现优异，具有较强的研究能力。它目前是同类开源模型中的最佳选择，适合于各种自然语言处理任务和应用场景。

一款开源的14B参数量的数学模型，通过强化学习训练，性能卓越。

Light-R1-14B-DS 是由北京奇虎科技有限公司开发的开源数学模型。该模型基于 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 进行强化学习训练，在 AIME24 和 AIME25 数学竞赛基准测试中分别达到了 74.0 和 60.2 的高分，超越了许多 32B 参数量的模型。它在轻量级预算下成功实现了对已经长链推理微调模型的强化学习尝试，为开源社区提供了一个强大的数学模型工具。该模型的开源有助于推动自然语言处理在教育领域的应用，特别是数学问题解决方面，为研究人员和开发者提供了宝贵的研究基础和实践工具。

Inductive Moment Matching 是一种新型的生成模型，用于高质量图像生成。

Inductive Moment Matching (IMM) 是一种先进的生成模型技术，主要用于高质量图像生成。该技术通过创新的归纳矩匹配方法，显著提高了生成图像的质量和多样性。其主要优点包括高效性、灵活性以及对复杂数据分布的强大建模能力。IMM 由 Luma AI 和斯坦福大学的研究团队开发，旨在推动生成模型领域的发展，为图像生成、数据增强和创意设计等应用提供强大的技术支持。该项目开源了代码和预训练模型，方便研究人员和开发者快速上手和应用。

BashBuddy 让你能够自然地输入命令，无需担心参数或语法。

BashBuddy 是一款旨在通过自然语言交互简化命令行操作的工具。它能够理解上下文并生成精确的命令，支持多种操作系统和 Shell 环境。BashBuddy 的主要优点在于其自然语言处理能力、跨平台支持以及对隐私的重视。它适合开发者、系统管理员以及任何需要频繁使用命令行的用户。BashBuddy 提供本地部署和云服务两种模式，本地模式完全免费且数据完全私密，而云服务则提供更快的命令生成速度，每月收费 2 美元。

NeoBase 是一款开源的 AI 数据库助手，让你用自然语言与数据库交互。

NeoBase 是一款创新的 AI 数据库助手，通过自然语言处理技术让用户能够以对话的方式与数据库进行交互。它支持多种主流数据库，如 PostgreSQL、MySQL、MongoDB 等，并且可以与 OpenAI、Google Gemini 等 LLM 客户端集成。其主要优点是简化了数据库管理流程，降低了技术门槛，使非技术用户也能轻松管理和查询数据。NeoBase 采用开源模式，用户可以根据自身需求进行定制和部署，确保数据安全性和隐私性。它主要面向需要高效管理和分析数据的企业和开发者，旨在提高数据库操作的效率和便捷性。

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。

Migician 是一个专注于多图像定位的多模态大语言模型，能够实现自由形式的多图像精确定位。

Migician 是清华大学自然语言处理实验室开发的一种多模态大语言模型，专注于多图像定位任务。该模型通过引入创新的训练框架和大规模数据集 MGrounding-630k，显著提升了多图像场景下的精确定位能力。它不仅超越了现有的多模态大语言模型，甚至在性能上超过了更大规模的 70B 模型。Migician 的主要优点在于其能够处理复杂的多图像任务，并提供自由形式的定位指令，使其在多图像理解领域具有重要的应用前景。该模型目前在 Hugging Face 上开源，供研究人员和开发者使用。

PhotoDoodle 是一个基于少量样本对数据学习艺术图像编辑的代码实现。

PhotoDoodle 是一个专注于艺术图像编辑的深度学习模型，通过少量样本对数据进行训练，能够快速实现图像的艺术化编辑。该技术的核心优势在于其高效的少样本学习能力，能够在仅有少量图像对的情况下学习到复杂的艺术效果，从而为用户提供强大的图像编辑功能。该模型基于深度学习框架开发，具有较高的灵活性和可扩展性，可以应用于多种图像编辑场景，如艺术风格转换、特效添加等。其背景信息显示，该模型由新加坡国立大学 Show Lab 团队开发，旨在推动艺术图像编辑技术的发展。目前，该模型通过开源方式提供给用户，用户可以根据自身需求进行使用和二次开发。

工业级可控高效的零样本文本到语音系统

IndexTTS 是一种基于 GPT 风格的文本到语音（TTS）模型，主要基于 XTTS 和 Tortoise 进行开发。它能够通过拼音纠正汉字发音，并通过标点符号控制停顿。该系统在中文场景中引入了字符-拼音混合建模方法，显著提高了训练稳定性、音色相似性和音质。此外，它还集成了 BigVGAN2 来优化音频质量。该模型在数万小时的数据上进行训练，性能超越了当前流行的 TTS 系统，如 XTTS、CosyVoice2 和 F5-TTS。IndexTTS 适用于需要高质量语音合成的场景，如语音助手、有声读物等，其开源性质也使其适合学术研究和商业应用。

DeepGEMM是一个用于高效FP8矩阵乘法的CUDA库，支持细粒度缩放和多种优化技术。

DeepGEMM是一个专注于高效FP8矩阵乘法的CUDA库。它通过细粒度缩放和多种优化技术，如Hopper TMA特性、持久化线程专业化、全JIT设计等，显著提升了矩阵运算的性能。该库主要面向深度学习和高性能计算领域，适用于需要高效矩阵运算的场景。它支持NVIDIA Hopper架构的Tensor Core，并且在多种矩阵形状下展现出卓越的性能。DeepGEMM的设计简洁，核心代码仅约300行，易于学习和使用，同时性能与专家优化的库相当或更好。开源免费的特性使其成为研究人员和开发者进行深度学习优化和开发的理想选择。

一个用于构建Retrieval-Augmented Generation (RAG)应用的开源项目。

bRAG-langchain是一个开源项目，专注于Retrieval-Augmented Generation (RAG)技术的研究与应用。RAG是一种结合了检索和生成的AI技术，通过检索相关文档并生成回答，为用户提供更准确、更丰富的信息。该项目提供了从基础到高级的RAG实现指南，帮助开发者快速上手并构建自己的RAG应用。其主要优点是开源、灵活且易于扩展，适合各种需要自然语言处理和信息检索的应用场景。

快速且内存高效的精确注意力机制

FlexHeadFA 是一个基于 FlashAttention 的改进模型，专注于提供快速且内存高效的精确注意力机制。它支持灵活的头维度配置，能够显著提升大语言模型的性能和效率。该模型的主要优点包括高效利用 GPU 资源、支持多种头维度配置以及与 FlashAttention-2 和 FlashAttention-3 兼容。它适用于需要高效计算和内存优化的深度学习场景，尤其在处理长序列数据时表现出色。

FlashMLA 是一个针对 Hopper GPU 优化的高效 MLA 解码内核，适用于变长序列服务。

FlashMLA 是一个针对 Hopper GPU 优化的高效 MLA 解码内核，专为变长序列服务设计。它基于 CUDA 12.3 及以上版本开发，支持 PyTorch 2.0 及以上版本。FlashMLA 的主要优势在于其高效的内存访问和计算性能，能够在 H800 SXM5 上实现高达 3000 GB/s 的内存带宽和 580 TFLOPS 的计算性能。该技术对于需要大规模并行计算和高效内存管理的深度学习任务具有重要意义，尤其是在自然语言处理和计算机视觉领域。FlashMLA 的开发灵感来源于 FlashAttention 2&3 和 cutlass 项目，旨在为研究人员和开发者提供一个高效的计算工具。

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。

VLM-R1 是一个稳定且通用的强化视觉语言模型，专注于视觉理解任务。

VLM-R1 是一种基于强化学习的视觉语言模型，专注于视觉理解任务，如指代表达理解（Referring Expression Comprehension, REC）。该模型通过结合 R1（Reinforcement Learning）和 SFT（Supervised Fine-Tuning）方法，展示了在领域内和领域外数据上的出色性能。VLM-R1 的主要优点包括其稳定性和泛化能力，使其能够在多种视觉语言任务中表现出色。该模型基于 Qwen2.5-VL 构建，利用了先进的深度学习技术，如闪存注意力机制（Flash Attention 2），以提高计算效率。VLM-R1 旨在为视觉语言任务提供一种高效且可靠的解决方案，适用于需要精确视觉理解的应用场景。

Moonlight是一个16B参数的混合专家模型，使用Muon优化器训练，性能优异。

Moonlight是基于Muon优化器训练的16B参数混合专家模型（MoE），在大规模训练中表现出色。它通过添加权重衰减和调整参数更新比例，显著提高了训练效率和稳定性。该模型在多项基准测试中超越了现有模型，同时大幅减少了训练所需的计算量。Moonlight的开源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，支持多种自然语言处理任务，如文本生成、代码生成等。

检测设备是否能运行不同规模的 DeepSeek 模型，提供兼容性预测。

DeepSeek 模型兼容性检测是一个用于评估设备是否能够运行不同规模 DeepSeek 模型的工具。它通过检测设备的系统内存、显存等配置，结合模型的参数量、精度位数等信息，为用户提供模型运行的预测结果。该工具对于开发者和研究人员在选择合适的硬件资源以部署 DeepSeek 模型时具有重要意义，能够帮助他们提前了解设备的兼容性，避免因硬件不足而导致的运行问题。DeepSeek 模型本身是一种先进的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理等领域，具有高效、准确的特点。通过该检测工具，用户可以更好地利用 DeepSeek 模型进行项目开发和研究。

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。

大规模深度循环语言模型的预训练代码，支持在4096个AMD GPU上运行。

该产品是一个用于大规模深度循环语言模型的预训练代码库，基于Python开发。它在AMD GPU架构上进行了优化，能够在4096个AMD GPU上高效运行。该技术的核心优势在于其深度循环架构，能够有效提升模型的推理能力和效率。它主要用于研究和开发高性能的自然语言处理模型，特别是在需要大规模计算资源的场景中。该代码库开源且基于Apache-2.0许可证，适合学术研究和工业应用。

基于 PyTorch 的音乐、歌曲和音频生成工具包，支持高质量音频生成

InspireMusic 是一个专注于音乐、歌曲和音频生成的 AIGC 工具包和模型框架，采用 PyTorch 开发。它通过音频标记化和解码过程，结合自回归 Transformer 和条件流匹配模型，实现高质量音乐生成。该工具包支持文本提示、音乐风格、结构等多种条件控制，能够生成 24kHz 和 48kHz 的高质量音频，并支持长音频生成。此外，它还提供了方便的微调和推理脚本，方便用户根据需求调整模型。InspireMusic 的开源旨在赋能普通用户通过音乐创作提升研究中的音效表现。

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。

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。