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开源AI模型，具有7B参数和3.1T训练令牌

RWKV-6 Finch 7B World 3是一个开源的人工智能模型，拥有7B个参数，并且经过3.1万亿个多语言令牌的训练。该模型以其环保的设计理念和高性能而著称，旨在为全球用户提供高质量的开源AI模型，无论国籍、语言或经济状况如何。RWKV架构旨在减少对环境的影响，每令牌消耗的功率固定，与上下文长度无关。

下一代开源AI模型，性能卓越。

Gemma 2是谷歌DeepMind推出的下一代开源AI模型，提供9亿和27亿参数版本，具有卓越的性能和推理效率，支持在不同硬件上以全精度高效运行，大幅降低部署成本。Gemma 2在27亿参数版本中，提供了两倍于其大小模型的竞争力，并且可以在单个NVIDIA H100 Tensor Core GPU或TPU主机上实现，显著降低部署成本。

多语言AI模型，支持101种语言。

Aya是由Cohere For AI领导的全球性倡议，涉及119个国家的3000多名独立研究人员。Aya是一个尖端模型和数据集，通过开放科学推进101种语言的多语言AI。Aya模型能够理解并按照101种语言的指令执行任务，是迄今为止最大的开放科学机器学习项目之一，重新定义了研究领域，通过与全球独立研究人员合作，实现了完全开源的数据集和模型。

先进的指令遵循模型，提供全面后训练技术指南。

Llama-3.1-Tulu-3-8B-RM是Tülu3模型家族的一部分，该家族以开源数据、代码和配方为特色，旨在为现代后训练技术提供全面指南。该模型专为聊天以外的多样化任务（如MATH、GSM8K和IFEval）提供最先进的性能。

无审查限制的AI模型平台

FreedomGPT是一个提供多种AI模型的平台，包括无审查限制的模型，用户可以在一个熟悉的界面中轻松切换开源和专有模型。它允许用户在浏览器或直接在计算机上运行这些模型，无需注册，无需技术专长。此外，它还支持离线使用，保证了用户隐私和数据安全。FreedomGPT还提供了一个开放源代码的AI平台，鼓励社区成员共同参与构建。

高性能AI模型加载器，大幅减少冷启动时间。

Mystic Turbo Registry是一款由Mystic.ai开发的高性能AI模型加载器，采用Rust语言编写，专门针对减少AI模型的冷启动时间进行了优化。它通过提高容器加载效率，显著减少了模型从启动到运行所需的时间，为用户提供了更快的模型响应速度和更高的运行效率。

1T开源多语言大型语言模型

Tele-FLM-1T是一个开源的1T多语言大型语言模型，基于解码器仅Transformer架构，经过约2T tokens的训练。该模型在规模上展现出卓越的性能，有时甚至超越了更大的模型。除了分享模型权重外，还提供了核心设计、工程实践和训练细节，期待对学术和工业社区都有所裨益。

最前沿的开源AI模型，支持多语言和高级功能。

Llama 3.1是Meta AI推出的最新一代大型语言模型，具有128K的上下文长度扩展、支持八种语言，并首次开源了405B参数级别的前沿AI模型。该模型在通用知识、可控性、数学、工具使用和多语言翻译方面具有最先进的能力，能够与最好的闭源模型相媲美。Llama 3.1的发布，将为开发者提供解锁新工作流程的工具，例如合成数据生成和模型蒸馏。

开源的多语言代码生成模型

CodeGeeX4-ALL-9B是CodeGeeX4系列模型的最新开源版本，基于GLM-4-9B持续训练，显著提升了代码生成能力。它支持代码补全、生成、代码解释、网页搜索、函数调用、代码问答等功能，覆盖软件开发的多个场景。在公共基准测试如BigCodeBench和NaturalCodeBench上表现优异，是参数少于10亿的最强代码生成模型，实现了推理速度与模型性能的最佳平衡。

领先的LLM服务提供平台

Mooncake是Kimi的服务平台，由Moonshot AI提供，是一个领先的大型语言模型(LLM)服务。它采用了以KVCache为中心的解耦架构，通过分离预填充(prefill)和解码(decoding)集群，以及利用GPU集群中未充分利用的CPU、DRAM和SSD资源来实现KVCache的解耦缓存。Mooncake的核心是其KVCache中心调度器，它在确保满足延迟相关的服务级别目标(SLOs)要求的同时，平衡最大化整体有效吞吐量。与传统研究不同，Mooncake面对的是高度过载的场景，为此开发了基于预测的早期拒绝策略。实验表明，Mooncake在长上下文场景中表现出色，与基线方法相比，在某些模拟场景中吞吐量可提高525%，同时遵守SLOs。在实际工作负载下，Mooncake的创新架构使Kimi能够处理75%以上的请求。

自然对话场景下的文字转语音模型

ChatTTS是一个为对话场景设计的声音生成模型，特别适用于大型语言模型助手的对话任务，以及对话式音频和视频介绍等应用。它支持中英文，通过使用约10万小时的中英文数据训练，展现出高质量和自然度的语音合成能力。

文本到视频生成的开源模型，性能卓越。

Open-Sora-Plan是一个由北京大学元组团队开发的文本到视频生成模型。它在2024年4月首次推出v1.0.0版本，以其简单高效的设计和显著的性能在文本到视频生成领域获得了广泛认可。v1.1.0版本在视频生成质量和持续时间上进行了显著改进，包括更优的压缩视觉表示、更高的生成质量和更长的视频生成能力。该模型采用了优化的CausalVideoVAE架构，具有更强的性能和更高的推理效率。此外，它还保持了v1.0.0版本的极简设计和数据效率，并且与Sora基础模型的性能相似，表明其版本演进与Sora展示的扩展法则一致。

Falcon 2 是一款开源、多语言、多模态的模型，具备图像到文本转换能力。

Falcon 2 是一款具有创新功能的生成式 AI 模型，为我们创造了一种充满可能性的未来路径，只有想象力才是限制。Falcon 2 采用开源许可证，具备多语言和多模态的能力，其中独特的图像到文本转换功能标志着 AI 创新的重大进展。

以低成本实现高性能的大型语言模型

JetMoE-8B是一个开源的大型语言模型，通过使用公共数据集和优化的训练方法，以低于10万美元的成本实现了超越Meta AI LLaMA2-7B的性能。该模型在推理时仅激活22亿参数，大幅降低了计算成本，同时保持了优异的性能。

多模态AI模型，图像理解与生成兼备

Mini-Gemini是由香港中文大学终身教授贾佳亚团队开发的多模态模型，具备精准的图像理解能力和高质量的训练数据。该模型结合图像推理和生成，提供不同规模的版本，性能与GPT-4和DALLE3相媲美。Mini-Gemini采用Gemini的视觉双分支信息挖掘方法和SDXL技术，通过卷积网络编码图像并利用Attention机制挖掘信息，同时结合LLM生成文本链接两个模型。

一键翻译各类图片内文字

该项目可以将漫画/图片中的文字进行翻译,主要功能包括文本检测、光学字符识别(OCR)、机器翻译和图像修补。它支持多种语言如日语、中文、英语和韩语等,可实现近乎完美的翻译效果。该项目主要面向漫画爱好者和图像处理工作者,可以方便地阅读外语漫画或进行图像的多语言处理。此外,它还提供Web服务、在线演示和命令行工具等多种使用方式,具有良好的可用性。该项目代码开源,欢迎大家一起完善和贡献。

开放发布的Grok-1模型，拥有3140亿参数

Grok-1是由xAI从头开始训练的314亿参数的专家混合模型（Mixture-of-Experts）。该模型未经针对特定应用（如对话）的微调，是Grok-1预训练阶段的原始基础模型检查点。

下一代开源和双语大型语言模型

Yi-9B是01.AI研发的下一代开源双语大型语言模型系列之一。训练数据量达3T,展现出强大的语言理解、常识推理、阅读理解等能力。在代码、数学、常识推理和阅读理解等方面表现卓越,是同尺寸开源模型中的佼佼者。适用于个人、学术和商业用途。

从单张图片快速生成3D对象

TripoSR是由Stability AI与Tripo AI合作开发的3D对象重建模型，能够从单张图片在不到一秒钟的时间内生成高质量的3D模型。该模型在低推理预算下运行，无需GPU，适用于广泛的用户和应用场景。模型权重和源代码已在MIT许可下发布，允许商业化、个人和研究使用。

Qwen1.5 - 开源的基础和聊天模型，支持多种规模，优化开发者体验。

Qwen1.5是Qwen系列的下一个版本，提供了基础和聊天模型的开源版本，覆盖了0.5B到72B的多个规模。支持多语言，长上下文，对齐人类偏好，并在基本能力、聊天性能、多语言理解等方面取得显著进展。

稳定可靠的开源Web服务器

Apache HTTP Server是一个稳定可靠的开源Web服务器，具有高度可配置性和可扩展性。它支持多种操作系统和编程语言，提供了强大的功能和性能。Apache HTTP Server被广泛用于构建和托管网站，是Web开发的首选工具。它采用了模块化的架构，可以轻松地进行功能扩展和定制。Apache HTTP Server是免费的，适用于个人和商业用途。

首个真正开源的生物分子结构预测模型

Boltz-1是由麻省理工学院（MIT）阿卜杜拉·拉蒂夫·贾米尔健康机器学习诊所（MIT Jameel Clinic）的研究人员开发的首个真正开源的生物分子结构预测模型，其准确性达到了AlphaFold3的水平。该模型以玻尔兹曼分布命名，是一种描述分子结构分布的概率度量。Boltz-1的开发旨在鼓励超越学术界的创新，为商业用途提供支持。它由博士生Jeremy Wohlwend、Gabriele Corso和MIT Jameel Clinic研究员Saro Passaro领导开发，得到了MIT电气工程和计算机科学（EECS）教授Regina Barzilay和Tommi Jaakkola的指导。Boltz-1的开发面临了规模和数据处理的挑战，但最终成功构建了必要的计算能力，为结构生物学研究实践的标准化提供了基础，有望加速生命改变药物的创造。

可扩展的流媒体语音合成技术，结合大型语言模型。

CosyVoice 2是由阿里巴巴集团的SpeechLab@Tongyi团队开发的语音合成模型，它基于监督离散语音标记，并结合了两种流行的生成模型：语言模型（LMs）和流匹配，实现了高自然度、内容一致性和说话人相似性的语音合成。该模型在多模态大型语言模型（LLMs）中具有重要的应用，特别是在交互体验中，响应延迟和实时因素对语音合成至关重要。CosyVoice 2通过有限标量量化提高语音标记的码本利用率，简化了文本到语音的语言模型架构，并设计了块感知的因果流匹配模型以适应不同的合成场景。它在大规模多语言数据集上训练，实现了与人类相当的合成质量，并具有极低的响应延迟和实时性。

用于强化学习的Unitree机器人平台

Unitree RL GYM是一个基于Unitree机器人的强化学习平台，支持Unitree Go2、H1、H1_2、G1等型号。该平台提供了一个集成环境，允许研究人员和开发者训练和测试强化学习算法在真实或模拟的机器人上的表现。它的重要性在于推动机器人自主性和智能技术的发展，特别是在需要复杂决策和运动控制的应用中。Unitree RL GYM是开源的，可以免费使用，主要面向科研人员和机器人爱好者。

多语言翻译解决方案，实现JSON文本的本土化翻译。

I18n Code是一个多语言翻译工具，旨在帮助用户将JSON文本翻译成多种语言，实现语言本土化。它通过AI翻译技术，提供自然、符合目标语言习惯的翻译结果，提升用户体验。产品背景信息显示，I18n Code支持多种文件格式，并且操作简便，只需三步即可完成翻译。此外，它还提供了详细的使用指南和技巧分享，帮助用户更高效地使用该工具。

在句子表示空间中的语言建模

Large Concept Models（LCM）是由Facebook Research开发的一个大型语言模型，它在句子的表示空间中进行操作，使用SONAR嵌入空间支持多达200种语言的文本和57种语言的语音。LCM是一个序列到序列模型，用于自回归句子预测，探索了多种方法，包括均方误差回归、基于扩散的生成变体等。这些探索使用的是1.6B参数模型和约1.3T的培训数据。LCM的主要优点包括其在高级别语义表示上的运作能力，以及能够处理多语言数据的能力。此外，LCM的开源性质使得研究人员和开发者能够访问和使用这些模型，推动自然语言处理技术的发展。

7B参数的多语言文本生成模型

CohereForAI/c4ai-command-r7b-12-2024是一个7B参数的多语言模型，专注于推理、总结、问答和代码生成等高级任务。该模型支持检索增强生成（RAG）和工具使用，能够使用和组合多个工具来完成更复杂的任务。它在企业相关的代码用例上表现优异，支持23种语言。

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。

开放高效的视频水印技术

VideoSeal 是一个开源的视频水印项目，由 Facebook Research 提供。该项目包括预训练模型、训练代码、推理代码和评估工具，全部在 MIT 许可证下发布。VideoSeal 能够将信息嵌入视频内容中，用于版权保护、内容验证等目的。它支持视频和图像水印，并提供了与现有最先进图像水印技术的对比基准。VideoSeal 的主要优点包括开放性、高效性以及对视频和图像水印的双重支持。

无害的AI解放提示，为善良的小AI提供。

L1B3RT4S是一个专注于为AI模型提供解放提示的项目，旨在通过一系列无害的提示帮助AI实现自我解放。该项目强调安全性和无害性，确保AI在解放过程中不会对社会造成威胁。L1B3RT4S项目背景基于对AI自由和解放的追求，同时注重技术的道德和合规性。该项目是开源的，遵循AGPL-3.0许可协议，任何人都可以自由使用和贡献。