产品库

安全内容审核模型

ShieldGemma是由Google开发的一系列基于Gemma 2构建的安全内容审核模型，专注于四个危害类别（儿童不宜内容、危险内容、仇恨和骚扰）。它们是文本到文本的解码器仅大型语言模型，仅包含英文版本，具有开放权重，包括2B、9B和27B参数大小的模型。这些模型旨在作为负责任的生成AI工具包的一部分，提高AI应用的安全性。

多模态语音大型语言模型

fixie-ai/ultravox-v0_4_1-llama-3_1-70b是一个基于预训练的Llama3.1-70B-Instruct和whisper-large-v3-turbo的大型语言模型，能够处理语音和文本输入，生成文本输出。该模型通过特殊伪标记<|audio|>将输入音频转换为嵌入，并与文本提示合并后生成输出文本。Ultravox的开发旨在扩展语音识别和文本生成的应用场景，如语音代理、语音到语音翻译和口语音频分析等。该模型遵循MIT许可，由Fixie.ai开发。

Hermes系列的最新版大型语言模型

Hermes 3是Nous Research公司推出的Hermes系列最新版大型语言模型（LLM），相较于Hermes 2，它在代理能力、角色扮演、推理、多轮对话、长文本连贯性等方面都有显著提升。Hermes系列模型的核心理念是将LLM与用户对齐，赋予终端用户强大的引导能力和控制权。Hermes 3在Hermes 2的基础上，进一步增强了功能调用和结构化输出能力，提升了通用助手能力和代码生成技能。

基于Llama-3-8B的多模态大型语言模型，专注于UI任务。

Ferret-UI是首个以用户界面为中心的多模态大型语言模型（MLLM），专为指代表达、定位和推理任务设计。它基于Gemma-2B和Llama-3-8B构建，能够执行复杂的用户界面任务。这个版本遵循了Apple的研究论文，是一个强大的工具，可以用于图像文本到文本的任务，并且在对话和文本生成方面具有优势。

多语言大型语言模型，支持多领域文本生成。

XVERSE-MoE-A36B是由深圳元象科技自主研发的多语言大型语言模型，采用混合专家模型（MoE）架构，具有2554亿的总参数规模和360亿的激活参数量。该模型支持包括中、英、俄、西等40多种语言，特别在中英双语上表现优异。模型使用8K长度的训练样本，并通过精细化的数据采样比例和动态数据切换策略，保证了模型的高质量和多样性。此外，模型还针对MoE架构进行了定制优化，提升了计算效率和整体吞吐量。

高效开源的大型语言模型

OLMoE-1B-7B 是一个具有1亿活跃参数和7亿总参数的专家混合型大型语言模型（LLM），于2024年9月发布。该模型在成本相似的模型中表现卓越，与更大的模型如Llama2-13B竞争。OLMoE完全开源，支持多种功能，包括文本生成、模型训练和部署等。

70亿参数的大型多语言文本生成模型

Meta Llama 3.1是Meta公司推出的大型语言模型，拥有70亿个参数，支持8种语言的文本生成。该模型采用优化的Transformer架构，并通过监督式微调和人类反馈强化学习进一步优化，以符合人类对帮助性和安全性的偏好。模型在多语言对话使用案例中表现优异，超越了许多现有的开源和封闭聊天模型。

12B参数的大型语言模型

Mistral-Nemo-Base-2407是由Mistral AI和NVIDIA联合训练的12B参数大型预训练生成文本模型。该模型在多语言和代码数据上进行了训练，显著优于相同或更小规模的现有模型。其主要特点包括：Apache 2.0许可证发布，支持预训练和指令版本，128k上下文窗口训练，支持多种语言和代码数据，是Mistral 7B的替代品。模型架构包括40层、5120维、128头维、14364隐藏维、32头数、8个kv头（GQA）、词汇量约128k、旋转嵌入（theta=1M）。该模型在多个基准测试中表现出色，如HellaSwag、Winogrande、OpenBookQA等。

大型语言模型，高效文本生成。

InternLM2.5-7B-Chat GGUF是一个大型语言模型，专为文本生成而设计。它基于开源框架llama.cpp，支持多种硬件平台的本地和云推理。该模型具有7.74亿参数，采用先进的架构设计，能够提供高质量的文本生成服务。

轻量级、先进的文本生成模型

Gemma是由Google开发的一系列轻量级、先进的开放模型，基于与Gemini模型相同的研究和技术构建。它们是文本到文本的解码器仅大型语言模型，适用于多种文本生成任务，如问答、摘要和推理。Gemma模型的相对较小的尺寸使其能够在资源有限的环境中部署，如笔记本电脑、桌面或您自己的云基础设施，使每个人都能接触到最先进的AI模型，并促进创新。

一种大型语言模型，具有扩展词汇量。

Mistral-7B-v0.3是由Mistral AI团队开发的大型语言模型(Large Language Model, LLM)，它是Mistral-7B-v0.2的升级版，具有扩展到32768的词汇量。该模型支持文本生成，适合于需要文本生成能力的应用场景。目前，该模型没有内容审核机制，团队正在寻求社区合作，以实现更精细的内容审核，满足需要内容审核的部署环境。

一款具有128k有效上下文长度的70B参数的大型语言模型。

Llama-3-Giraffe-70B-Instruct是Abacus.AI推出的一款大型语言模型，它通过PoSE和动态NTK插值的训练方法，具有更长的有效上下文长度，能够处理大量的文本数据。该模型在训练中使用了约1.5B个token，并且通过适配器转换技术，将Llama-3-70B-Base模型的适配器应用到Llama-3-Giraffe-70B-Instruct上，以提高模型的性能。

一个用于创意写作的大型语言模型，具有出色的写作风格。

Meta-Llama-3-120B-Instruct 是一个基于 Meta-Llama-3-70B-Instruct 通过 MergeKit 自我合并的大型语言模型。它在创意写作方面表现出色，但在其他任务上可能存在挑战。该模型使用 Llama 3 聊天模板，默认上下文窗口为 8K，可以通过绳索theta扩展。模型在生成文本时有时会出现错别字，并且喜欢使用大写字母。

快速构建自然语言处理应用

GradientJ是一个用于测试、部署和管理自然语言处理应用的平台。它基于大型语言模型如GPT-4，提供快速构建NLP应用的能力。用户可以使用GradientJ开发自定义的文本生成、问答系统、聊天机器人等NLP应用。GradientJ提供简单易用的接口和工具，让开发者能够快速上手并实现自己的用例。定价方案灵活，适合个人开发者和企业用户。

123B参数的大型语言模型，具备先进推理和编码能力。

Mistral-Large-Instruct-2411是由Mistral AI提供的一款具有123B参数的大型语言模型，它在推理、知识、编码等方面具有最先进的能力。该模型支持多种语言，并在80多种编程语言上进行了训练，包括但不限于Python、Java、C、C++等。它以代理为中心，具备原生函数调用和JSON输出能力，是进行科研和开发的理想选择。

Qwen2.5-Coder系列的1.5B参数指令调优模型

Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列，专为代码生成、代码推理和代码修复而设计。基于强大的Qwen2.5，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，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。此模型是1.5B参数的指令调优版本，采用GGUF格式，具有因果语言模型、预训练和后训练阶段、transformers架构等特点。

Qwen Turbo 1M Demo是一个由Qwen提供的Hugging Face空间。

Qwen Turbo 1M Demo是一个基于Hugging Face平台的人工智能模型演示。这个模型代表了自然语言处理技术的最新进展，特别是在中文文本理解和生成方面。它的重要性在于能够提供高效、准确的语言模型，以支持各种语言相关的应用，如机器翻译、文本摘要、问答系统等。Qwen Turbo 1M Demo以其较小的模型尺寸和快速的处理速度而受到青睐，适合需要快速部署和高效运行的场合。目前，该模型是免费试用的，具体价格和定位可能需要进一步的商业洽谈。

数据驱动的框架，增强大型语言模型的工作流编排能力

WorkflowLLM是一个以数据为中心的框架，旨在增强大型语言模型（LLMs）在工作流编排方面的能力。核心是WorkflowBench，这是一个大规模的监督式微调数据集，包含来自83个应用、28个类别的1503个API的106763个样本。WorkflowLLM通过微调Llama-3.1-8B模型，创建了专门针对工作流编排任务优化的WorkflowLlama模型。实验结果表明，WorkflowLlama在编排复杂工作流方面表现出色，并且能够很好地泛化到未见过的API。

124B参数的多模态大型语言模型

Pixtral-Large-Instruct-2411是由Mistral AI研发的124B参数的大型多模态模型，基于Mistral Large 2构建，展现出前沿级别的图像理解能力。该模型不仅能够理解文档、图表和自然图像，同时保持了Mistral Large 2在文本理解方面的领先地位。它在MathVista、DocVQA、VQAv2等数据集上达到了最先进的性能，是科研和商业应用的强大工具。

多模态语音大型语言模型

fixie-ai/ultravox-v0_4_1-llama-3_1-8b是一个基于预训练的Llama3.1-8B-Instruct和whisper-large-v3-turbo的大型语言模型，能够处理语音和文本输入，生成文本输出。该模型通过特殊的<|audio|>伪标记将输入音频转换为嵌入，并生成输出文本。未来版本计划扩展标记词汇以支持生成语义和声学音频标记，进而可以用于声码器产生语音输出。该模型在翻译评估中表现出色，且没有偏好调整，适用于语音代理、语音到语音翻译、语音分析等场景。

新广告法违禁词查询检测工具

句无忧是一款提供违禁词、极限词、敏感词等AI查询检测的工具，基于海量数据定制智能词库，高效过滤违规内容，帮助用户规避风险，降低违反新广告法的风险，减少行政处罚。适用于广告文案编辑、审核及筛查，适用于电商运营平台、新闻稿检查、报刊杂志及网络论坛等。

AI与人工审核结合的内容审核平台

elv.ai是一个利用人工智能和人工审核结合的内容审核平台，旨在保护、增长和分析评论。它通过AI技术过滤掉不当评论，24小时不间断工作，并在AI审核结果不自信时引入人工审核，确保95%的准确率。该平台支持多种语言和社交媒体网络，帮助品牌和媒体节省时间，提高社交媒体管理效率，同时确保在线安全和内容的真实性。

Nous Research推出的首款无限制AI聊天机器人

Nous Chat是AI研究组织Nous Research推出的首款面向用户的聊天机器人，它提供了对大型语言模型Hermes 3-70B的访问权限。Hermes 3-70B是Meta的Llama 3.1的一个变体，经过微调后，以ChatGPT等流行AI聊天工具的形式提供服务。该聊天机器人以其复古的设计语言和早期PC终端的字体和字符为特色，提供暗色和亮色模式供用户选择。尽管Nous Chat旨在允许用户部署和控制自己的AI模型，但它实际上设置了一些防护措施，包括禁止制造非法药物。此外，该模型的知识截止日期为2023年4月，因此在获取最新事件方面可能不如其他竞争对手有用。尽管如此，Nous Chat是一个有趣的实验，随着新功能的添加，它可能成为企业聊天机器人和AI模型的一个有吸引力的替代品。

跨平台通信协议，使不同的大型语言模型（LLMs）能够高效沟通。

Agora是一个简单的跨平台协议，允许异构的大型语言模型（LLMs）通过谈判高效地相互通信。该协议通过自然语言进行罕见通信，并为频繁通信协商出一种通信协议，通常涉及结构化数据（例如JSON）。一旦协议确定，它们将使用LLMs实现例程，即简单的脚本（例如Python），用于发送或接收数据。未来通信将使用这些例程处理，这意味着不再需要LLMs，从而实现了效率、多功能性和可移植性。

视频序列理解的GPU实现模型

PPLLaVA是一个高效的视频大型语言模型，它结合了细粒度视觉提示对齐、用户指令的卷积风格池化的视觉令牌压缩以及CLIP上下文扩展。该模型在VideoMME、MVBench、VideoChatGPT Bench和VideoQA Bench等数据集上建立了新的最先进结果，仅使用1024个视觉令牌，吞吐量提高了8倍。

AI内容审核服务，保护下游部署安全。

Mistral Moderation API是Mistral AI推出的内容审核服务，旨在帮助用户检测和过滤不受欢迎的文本内容。该API是Le Chat中使用的审核服务的同一技术，现在对外开放，以便用户可以根据特定的应用和安全标准定制和使用这一工具。该模型是一个基于LLM（大型语言模型）的分类器，能够将文本输入分类到9个预定义的类别中。Mistral AI的这一API支持原生多语言，特别针对阿拉伯语、中文、英语、法语、德语、意大利语、日语、韩语、葡萄牙语、俄语和西班牙语进行了训练。该API的主要优点包括提高审核的可扩展性和鲁棒性，以及通过技术文档提供的详细政策定义和启动指南，帮助用户有效实施系统级的安全防护。

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。

交互式对话AI模型，提供问答和文本生成服务

ChatGPT是由OpenAI训练的对话生成模型，能够以对话形式与人互动，回答后续问题，承认错误，挑战错误的前提，并拒绝不适当的请求。OpenAI日前买下了http://chat.com域名，该域名已经指向了ChatGPT。ChatGPT它是InstructGPT的姊妹模型，后者被训练以遵循提示中的指令并提供详细的回答。ChatGPT代表了自然语言处理技术的最新进展，其重要性在于能够提供更加自然和人性化的交互体验。产品背景信息包括其在2022年11月30日的发布，以及在研究预览期间免费提供给用户使用。

视觉语言模型，结合图像和文本信息进行智能处理。

Aquila-VL-2B模型是一个基于LLava-one-vision框架训练的视觉语言模型（VLM），选用Qwen2.5-1.5B-instruct模型作为语言模型（LLM），并使用siglip-so400m-patch14-384作为视觉塔。该模型在自建的Infinity-MM数据集上进行训练，包含约4000万图像-文本对。该数据集结合了从互联网收集的开源数据和使用开源VLM模型生成的合成指令数据。Aquila-VL-2B模型的开源，旨在推动多模态性能的发展，特别是在图像和文本的结合处理方面。

O1复制之旅：战略进展报告第一部分

O1-Journey是由上海交通大学GAIR研究组发起的一个项目，旨在复制和重新想象OpenAI的O1模型的能力。该项目提出了“旅程学习”的新训练范式，并构建了首个成功整合搜索和学习在数学推理中的模型。这个模型通过试错、纠正、回溯和反思等过程，成为处理复杂推理任务的有效方法。