产品库

自托管的网页数据抓取工具

Scraperr是一个自托管的网页数据抓取工具，允许用户通过指定XPath来抓取网页上的元素。用户可以提交URL和相应的元素进行抓取，结果会以表格形式展示，并支持下载为Excel文件。该工具的主要优点包括用户友好的界面、灵活的XPath选择器、批量处理能力以及对AI技术的支持。Scraperr适用于需要从网页上提取大量数据的用户，无论是研究人员、开发者还是市场营销人员。

开源、自托管、AI驱动的应用构建器。

Srcbook是一个开源、自托管的AI驱动应用构建器，它允许用户快速构建和部署各种应用程序。产品背景信息显示，Srcbook旨在提供一个平台，让开发者和非技术用户都能够轻松地构建应用程序，从而提高生产力和创新能力。它支持多种应用场景，如项目管理工具、音乐发现页面、技术文档网站等。Srcbook的主要优点包括开源性、灵活性和易用性，用户可以根据自己的需求定制和扩展功能。

隐私优先，自托管的全开源个人知识管理系统

SiYuan 是一个以隐私保护为核心，支持块级引用和双向链接的个人知识管理系统。它使用 TypeScript 和 Golang 编写，提供了块级内容组织、Markdown 所见即所得编辑器、内容块快照、思维导图、反向链接和引用等功能。SiYuan 支持数据的块级管理和双向链接，允许用户以非线性的方式组织内容，促进了信息的连接和知识网络的构建。此外，SiYuan 还支持数据的自托管，确保用户数据的安全性和隐私性。SiYuan 拥有活跃的社区和丰富的插件生态，支持多种操作系统，包括 Windows、macOS 和 Linux。SiYuan 的大部分功能都是免费的，但也有付费的高级功能，如数据同步等。

智能AI辅助编写邮件模板，简化邮件发送流程。

Volamail是一个基于AI的邮件模板编辑和发送平台，它通过AI辅助编辑、HTML导入、自托管等特性，帮助用户轻松创建和发送邮件。该产品完全开源，支持通过简单的HTTP调用发送事务性邮件，无需依赖复杂的SDK或额外的库。Volamail致力于提供简单、可预测的定价策略，满足不同规模用户的需求。

开源自托管AI编程助手

Tabby是一个开源的、自托管的AI编程助手，它利用Rust语言的优势，为开发者提供快速且安全的编程体验。Tabby允许用户通过简单的TOML配置文件来控制部署，确保代码的安全性和合规性。

高效的自更新视觉工作流，适用于大型语言模型。

OmniChain是一个为大型语言模型设计的高效自更新视觉工作流工具。它通过自定义逻辑流程引导AI语言模型，显著提高了工作效率。OmniChain利用链式记忆能力存储和回忆信息，基于这些信息做出决策。它允许用户创建像不知疲倦的机器人员工一样24/7工作的流程，只有在用户决定与之交流时才会暂停操作。OmniChain还可以通过特定过程引导较小的模型，提高效率和成本效益。此外，它能够访问底层操作系统读写文件和运行命令，生成和运行NodeJS代码片段或脚本，使用API，自动化任务等。OmniChain是私有的（自托管）、完全开源的，并通过非限制性的MIT许可证可供商业使用。

开源字幕生成工具，实现内容无缝翻译。

subtitle是一个开源的字幕生成工具，利用先进的机器学习技术，为用户提供准确且自然的声音字幕。它支持多种语言，易于集成到现有的工作流程中，并允许用户在自己的服务器上自托管，增强控制权和隐私保护。

自托管的开源OpenAI替代品，支持文本、音频、图像生成

LocalAI 是一个自托管的开源 OpenAI 替代品，可在消费级硬件上运行，支持本地或本地部署的文本、音频、图像生成。它提供了 GPT 等模型的文本生成功能，同时支持文本转语音、图像生成等多种功能。由于其开源自托管的特性，用户可以自由定制和部署，不受云端 API 限制，适合对数据隐私和安全性有要求的用户。LocalAI 的定位是为那些寻求自主控制、不依赖于第三方服务的个人用户或组织提供强大的 AI 生成能力。

开源自托管的聊天GPT替代品

Jan是一款开源、自托管的聊天GPT替代品，可以100%离线在您的计算机上运行。Jan提供可定制的AI助手、全局热键和内联AI等功能，可以提高您的生产力。Jan支持在本地主机上提供OpenAI等价API服务器，可以与兼容的应用程序一起使用。Jan的对话、偏好和模型使用等数据都保留在您的计算机上，安全、可导出，并可随时删除。

免费 npm 库，用 Llama 3.2 Vision 进行 OCR，输出 markdown 文本

开源 npm 库，免费使用 Llama 3.2 Vision 进行 OCR，支持本地和远程图像，计划支持 PDF，受 Zerox 启发，有免费和付费接口

人脸匿名化技术，保留关键细节同时有效保护隐私。

face_anon_simple是一个人脸匿名化技术，旨在通过先进的算法在保护个人隐私的同时保留原始照片中的面部表情、头部姿势、眼神方向和背景元素。这项技术对于需要发布包含人脸的图片但又希望保护个人隐私的场合非常有用，比如在新闻报道、社交媒体和安全监控等领域。产品基于开源代码，允许用户自行部署和使用，具有很高的灵活性和应用价值。

Qwen2.5-Coder系列中的3B参数模型，专注于代码生成与理解。

Qwen2.5-Coder-3B是Qwen2.5-Coder系列中的一个大型语言模型，专注于代码生成、推理和修复。基于强大的Qwen2.5，该模型通过增加训练令牌至5.5万亿，包括源代码、文本代码基础、合成数据等，实现了在代码生成、推理和修复方面的显著改进。Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码大型语言模型，其编码能力与GPT-4o相匹配。此外，Qwen2.5-Coder-3B还为现实世界的应用提供了更全面的基础，如代码代理，不仅增强了编码能力，还保持了在数学和通用能力方面的优势。

Qwen2.5-Coder系列中的7B参数代码生成模型

Qwen2.5-Coder-7B是基于Qwen2.5的大型语言模型，专注于代码生成、代码推理和代码修复。它在5.5万亿的训练令牌上进行了扩展，包括源代码、文本代码接地、合成数据等，是目前开源代码语言模型的最新进展。该模型不仅在编程能力上与GPT-4o相匹配，还保持了在数学和一般能力上的优势，并支持长达128K令牌的长上下文。

Qwen2.5-Coder系列中的14B参数代码生成模型

Qwen2.5-Coder-14B-Instruct是Qwen2.5-Coder系列中的一个大型语言模型，专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5，该模型通过扩展训练令牌到5.5万亿，包括源代码、文本代码接地、合成数据等，成为当前开源代码LLM的最新技术。它不仅增强了编码能力，还保持了在数学和通用能力方面的优势，并支持长达128K令牌的长上下文。

开源代码生成大型语言模型

Qwen2.5-Coder是一系列专为代码生成设计的Qwen大型语言模型，包含0.5、1.5、3、7、14、32亿参数的六种主流模型尺寸，以满足不同开发者的需求。该模型在代码生成、代码推理和代码修复方面有显著提升，基于强大的Qwen2.5，训练令牌扩展到5.5万亿，包括源代码、文本代码基础、合成数据等。Qwen2.5-Coder-32B是目前最先进的开源代码生成大型语言模型，其编码能力与GPT-4o相匹配。它不仅增强了编码能力，还保持了在数学和通用能力方面的优势，并支持长达128K令牌的长上下文。

专为软件改进设计的开源大型语言模型。

Lingma SWE-GPT是一个开源的大型语言模型，专注于软件工程领域的任务，旨在提供智能化的开发支持。该模型基于Qwen系列基础模型，经过额外训练以增强其在复杂软件工程任务中的能力。它在软件工程智能代理的权威排行榜上表现出色，适合需要自动化软件改进的开发团队和研究人员。

开源AI开发者助手，提升开发效率。

OpenHands是由All Hands AI开发的开源AI软件工程师，旨在帮助开发者处理积压的工作，让他们能够专注于解决难题、创造性挑战和过度工程化他们的配置文件。该产品在SWE-bench验证问题集中解决了超过一半的问题，是首个得分超过50%的AI工程师。此外，来自十几个学术机构的顶级代码生成研究人员每天都在帮助改进它。OpenHands在GitHub上以MIT许可证开源，拥有35k星标和190+贡献者。它与AI安全专家如Invariant Labs合作，以平衡创新与安全。

人类中心语言模型和模拟器的领导者

Nous Research专注于开发以人为中心的语言模型和模拟器，致力于将AI系统与现实世界用户体验对齐。我们的主要研究领域包括模型架构、数据合成、微调和推理。我们优先开发开源、人类兼容的模型，挑战传统的封闭模型方法。

简单易用，释放AI的强大力量

5ire是一个以简洁和用户友好为核心的AI产品，旨在让即使是初学者也能轻松利用大型语言模型。它支持多种文档格式的解析和向量化，具备本地知识库、使用分析、提示库、书签和快速关键词搜索等功能。作为一个开源项目，5ire提供免费下载，并且提供了按需付费的大型语言模型API服务。

开源的网页自动化库，支持任何大型语言模型（LLM）

browser-use是一个开源的网页自动化库，允许大型语言模型（LLM）与网站进行交互，通过简单的接口实现复杂的网页操作。该技术的主要优点包括对多种语言模型的通用支持、交互元素自动检测、多标签页管理、XPath提取、视觉模型支持等。它解决了传统网页自动化中的一些痛点，如动态内容处理、长任务解决等。browser-use以其灵活性和易用性，为开发者提供了一个强大的工具，以构建更加智能和自动化的网页交互体验。

代码审查助手，确保代码无缺陷。

Panto AI 是一个编程辅助工具，通过代码审查来预防缺陷代码进入生产环境。它通过全天候运作，暴露代码中的漏洞并建议修复措施，确保只有无缺陷的代码被推送到生产环境。Panto AI 不仅检查错误，还理解代码背后的意图，并与知识库无缝集成，提供更智能的洞察。产品背景信息显示，Panto AI 已经开源其代码，并在GitHub上获得社区支持。

基于Gradio的实时人像动画Web界面

AdvancedLivePortrait-WebUI是一个基于Gradio框架开发的Web界面，用于实时人像动画编辑。该技术允许用户通过上传图片来编辑人物的面部表情，实现了高效的肖像动画制作。它基于LivePortrait算法，利用深度学习技术进行面部特征的捕捉和动画制作，具有操作简便、效果逼真的优点。产品背景信息显示，它是由jhj0517开发的开源项目，适用于需要进行人像动画制作的专业人士和爱好者。目前该项目是免费的，并且开源，用户可以自由使用和修改。

创建互动式动态图形的新方式

Rive是一种新型的图形构建方式，它通过丰富的交互性和状态驱动的动画，消除了硬编码图形的需求，使团队能够更快迭代并构建更好的产品。Rive提供了一个全新的图形格式，适用于互动时代，可以用于游戏、应用、网站等多个领域。

业界领先的开源大型混合专家模型

Tencent-Hunyuan-Large（混元大模型）是由腾讯推出的业界领先的开源大型混合专家（MoE）模型，拥有3890亿总参数和520亿激活参数。该模型在自然语言处理、计算机视觉和科学任务等领域取得了显著进展，特别是在处理长上下文输入和提升长上下文任务处理能力方面表现出色。混元大模型的开源，旨在激发更多研究者的创新灵感，共同推动AI技术的进步和应用。

视频编辑工具，使用Genmo Mochi技术

ComfyUI-MochiEdit是一个基于Genmo Mochi技术的视频编辑插件，允许用户通过ComfyUI界面对视频进行编辑。该插件的主要优点在于其能够利用先进的视频处理技术，提供给用户一个直观、易用的编辑环境。产品背景信息显示，它是由logtd和kijai共同开发，并且遵循GPL-3.0开源许可证。由于其开源特性，该插件可以免费使用，定位于需要视频编辑功能的专业用户或爱好者。

开源机器人模拟平台，用于生成无限机器人数据和泛化AI。

ManiSkill是一个领先的开源平台，专注于机器人模拟、无限机器人数据生成和泛化机器人AI。由HillBot.ai领导，该平台支持通过状态和/或视觉输入快速训练机器人，与其它平台相比，ManiSkill/SAPIEN实现了10-100倍的视觉数据收集速度。它支持在GPU上并行模拟和渲染RGB-D，速度高达30,000+FPS。ManiSkill提供了40多种技能/任务和2000多个对象的预构建任务，拥有数百万帧的演示和密集的奖励函数，用户无需自己收集资产或设计任务，可以专注于算法开发。此外，它还支持在每个并行环境中同时模拟不同的对象和关节，训练泛化机器人策略/AI的时间从天缩短到分钟。ManiSkill易于使用，可以通过pip安装，并提供简单灵活的GUI以及所有功能的广泛文档。

基于 Apple MLX 框架的视频字幕生成工具

一款基于 Apple MLX 框架构建的开源字幕生成工具，针对苹果硅芯片 Mac 优化，高效且成本效益高。

Android平台上的私有、设备端语音识别键盘和文字服务

Transcribro是一款运行在Android平台上的私有、设备端语音识别键盘和文字服务应用，它使用whisper.cpp来运行OpenAI Whisper系列模型，并结合Silero VAD进行语音活动检测。该应用提供了语音输入键盘，允许用户通过语音进行文字输入，并且可以被其他应用显式使用，或者设置为用户选择的语音转文字应用，部分应用可能会使用它来进行语音转文字。Transcribro的背景是为用户提供一种更安全、更私密的语音转文字解决方案，避免了云端处理可能带来的隐私泄露问题。该应用是开源的，用户可以自由地查看、修改和分发代码。

开源全栈平台，为打造顶级LLM产品提供支持

Laminar是一个开源的全栈平台，专注于从第一性原理出发进行AI工程。它帮助用户收集、理解和使用数据，以提高大型语言模型（LLM）应用的质量。Laminar支持对文本和图像模型的追踪，并且即将支持音频模型。产品的主要优点包括零开销的可观测性、在线评估、数据集构建和LLM链管理。Laminar完全开源，易于自托管，适合需要构建和管理LLM产品的开发者和团队。

开源人工智能定义，推动AI领域的开放与合作

Open Source AI Definition（OSAID）是由Open Source Initiative（OSI）发布的行业首个开源人工智能定义。它提供了一个标准，通过社区领导的开放和公共评估来验证一个AI系统是否可以被认为是开源AI。OSAID v1.0的发布是多年研究和合作的结果，经过国际研讨会和为期一年的共同设计过程。这个定义要求开源模型提供足够的训练数据信息，以便熟练的人可以使用相同或类似的数据重建一个大致等效的系统。OSAID的发布对于推动AI领域的开放性、透明度和合作具有重要意义，它强调了开源原则在AI发展中的核心地位，并为独立机器学习研究人员和大型AI开发者之间的透明度提供了支持。