产品库

Spark-TTS 是一种基于大语言模型的高效单流解耦语音合成模型。

Spark-TTS 是一种基于大语言模型的高效文本到语音合成模型，具有单流解耦语音令牌的特性。它利用大语言模型的强大能力，直接从代码预测的音频进行重建，省略了额外的声学特征生成模型，从而提高了效率并降低了复杂性。该模型支持零样本文本到语音合成，能够跨语言和代码切换场景，非常适合需要高自然度和准确性的语音合成应用。它还支持虚拟语音创建，用户可以通过调整参数（如性别、音高和语速）来生成不同的语音。该模型的背景是为了解决传统语音合成系统中效率低下和复杂性高的问题，旨在为研究和生产提供高效、灵活且强大的解决方案。目前，该模型主要面向学术研究和合法应用，如个性化语音合成、辅助技术和语言研究等。

基于Llama框架的TTS基础模型，兼容16万小时标记化语音数据。

Llasa是一个基于Llama框架的文本到语音（TTS）基础模型，专为大规模语音合成任务设计。该模型利用16万小时的标记化语音数据进行训练，具备高效的语言生成能力和多语言支持。其主要优点包括强大的语音合成能力、低推理成本和灵活的框架兼容性。该模型适用于教育、娱乐和商业场景，能够为用户提供高质量的语音合成解决方案。目前该模型在Hugging Face上免费提供，旨在推动语音合成技术的发展和应用。

Level-Navi Agent是一个无需训练即可使用的框架，利用大语言模型进行深度查询理解和精准搜索。

Level-Navi Agent是一个开源的通用网络搜索代理框架，能够将复杂问题分解并逐步搜索互联网上的信息，直至回答用户问题。它通过提供Web24数据集，覆盖金融、游戏、体育、电影和事件等五大领域，为评估模型在搜索任务上的表现提供了基准。该框架支持零样本和少样本学习，为大语言模型在中文网络搜索代理领域的应用提供了重要参考。

Octave TTS 是首个能够理解文本含义的语音合成模型，能够生成富有情感和风格的语音。

Octave TTS 是由 Hume AI 开发的下一代语音合成模型，它不仅能够将文本转换为语音，还能理解文本的语义和情感，从而生成富有表现力的语音输出。该技术的核心优势在于其对语言的深度理解能力，使其能够根据上下文生成自然、生动的语音，适用于多种应用场景，如有声读物、虚拟助手和情感化语音交互等。Octave TTS 的出现标志着语音合成技术从简单的文本朗读向更具表现力和交互性的方向发展，为用户提供更加个性化和情感化的语音体验。目前，该产品主要面向开发者和创作者，通过 API 和平台提供服务，未来有望扩展到更多语言和应用场景。

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。

用于多模态上下文中的检索增强生成的基准测试代码库。

M2RAG是一个用于多模态上下文中的检索增强生成的基准测试代码库。它通过多模态检索文档来回答问题，评估多模态大语言模型（MLLMs）在利用多模态上下文知识方面的能力。该模型在图像描述、多模态问答、事实验证和图像重排等任务上进行了评估，旨在提升模型在多模态上下文学习中的有效性。M2RAG为研究人员提供了一个标准化的测试平台，有助于推动多模态语言模型的发展。

TableGPT2-7B 是一款专注于表格数据处理的大语言模型，适用于数据分析和商业智能任务。

TableGPT2-7B 是由浙江大学开发的大规模解码器模型，专门用于处理数据密集型任务，尤其是表格数据的解读和分析。该模型基于 Qwen2.5 架构，通过持续预训练（CPT）和监督微调（SFT）优化，能够处理复杂的表格查询和商业智能（BI）应用。它支持中文查询，适合需要高效处理结构化数据的企业和研究机构。模型目前免费开源，未来可能会推出更专业的版本。

MoBA 是一种用于长文本上下文的混合块注意力机制，旨在提升大语言模型的效率。

MoBA（Mixture of Block Attention）是一种创新的注意力机制，专为长文本上下文的大语言模型设计。它通过将上下文划分为块，并让每个查询令牌学习关注最相关的块，从而实现高效的长序列处理。MoBA 的主要优点是能够在全注意力和稀疏注意力之间无缝切换，既保证了性能，又提高了计算效率。该技术适用于需要处理长文本的任务，如文档分析、代码生成等，能够显著降低计算成本，同时保持模型的高性能表现。MoBA 的开源实现为研究人员和开发者提供了强大的工具，推动了大语言模型在长文本处理领域的应用。

星声AI是一个AI播客生成器，可以从任何内容生成AI博客。

星声AI是一款专注于生成AI播客的工具。它利用先进的LLM模型（如kimi）和TTS模型（如Minimax Speech-01-Turbo），能够将文本内容快速转化为生动的播客。该技术的主要优点在于高效的内容生成能力，能够帮助创作者快速制作播客，节省时间和精力。星声AI适合内容创作者、播客爱好者以及需要快速生成音频内容的用户。其定位是为用户提供便捷的播客生成解决方案，目前暂无明确价格信息。

Zonos-v0.1-hybrid 是一款领先的开源文本转语音模型，能够提供高质量的语音合成服务。

Zonos-v0.1-hybrid 是由 Zyphra 开发的一款开源文本转语音模型，它能够根据文本提示生成高度自然的语音。该模型经过大量英语语音数据训练，采用 eSpeak 进行文本归一化和音素化，再通过变换器或混合骨干网络预测 DAC 令牌。它支持多种语言，包括英语、日语、中文、法语和德语，并且可以对生成语音的语速、音调、音频质量和情绪等进行精细控制。此外，它还具备零样本语音克隆功能，仅需 5 到 30 秒的语音样本即可实现高保真语音克隆。该模型在 RTX 4090 上的实时因子约为 2 倍，运行速度较快。它还配备了易于使用的 gradio 界面，并且可以通过 Docker 文件简单安装和部署。目前，该模型在 Hugging Face 上提供，用户可以免费使用，但需要自行部署。

LLaSA： 扩展基于 LLaMA 的语音合成的训练时间和测试时间计算量

LLaSA_training 是一个基于 LLaMA 的语音合成训练项目，旨在通过优化训练时间和推理时间的计算资源，提升语音合成模型的效率和性能。该项目利用开源数据集和内部数据集进行训练，支持多种配置和训练方式，具有较高的灵活性和可扩展性。其主要优点包括高效的数据处理能力、强大的语音合成效果以及对多种语言的支持。该项目适用于需要高性能语音合成解决方案的研究人员和开发者，可用于开发智能语音助手、语音播报系统等应用场景。

一款支持多模态功能的全功能大语言模型安卓应用。

MNN 大模型 Android App 是阿里巴巴开发的一款基于大语言模型（LLM）的安卓应用。它支持多种模态输入和输出，包括文本生成、图像识别、音频转录等。该应用通过优化推理性能，确保在移动设备上高效运行，同时保护用户数据隐私，所有处理均在本地完成。它支持多种领先的模型提供商，如 Qwen、Gemma、Llama 等，适用于多种场景。

Llasa-1B 是一个基于 LLaMA 的文本转语音 (TTS) 模型，支持中英文语音合成。

Llasa-1B 是一个由香港科技大学音频实验室开发的文本转语音模型。它基于 LLaMA 架构，通过结合 XCodec2 代码本中的语音标记，能够将文本转换为自然流畅的语音。该模型在 25 万小时的中英文语音数据上进行了训练，支持从纯文本生成语音，也可以利用给定的语音提示进行合成。其主要优点是能够生成高质量的多语言语音，适用于多种语音合成场景，如有声读物、语音助手等。该模型采用 CC BY-NC-ND 4.0 许可证，禁止商业用途。

Llasa-3B 是一个基于 LLaMA 的文本到语音合成模型，支持中英文语音生成。

Llasa-3B 是一个强大的文本到语音（TTS）模型，基于 LLaMA 架构开发，专注于中英文语音合成。该模型通过结合 XCodec2 的语音编码技术，能够将文本高效地转换为自然流畅的语音。其主要优点包括高质量的语音输出、支持多语言合成以及灵活的语音提示功能。该模型适用于需要语音合成的多种场景，如有声读物制作、语音助手开发等。其开源性质也使得开发者可以自由探索和扩展其功能。

百川智能开发的专为医疗场景优化的开源大语言模型，具备卓越的通用能力和医疗领域性能。

Baichuan-M1-14B 是由百川智能开发的开源大语言模型，专为医疗场景优化。它基于20万亿token的高质量医疗与通用数据训练，覆盖20多个医疗科室，具备强大的上下文理解和长序列任务表现能力。该模型在医疗领域表现出色，同时在通用任务中也达到了同尺寸模型的效果。其创新的模型结构和训练方法使其在医疗推理、病症判断等复杂任务中表现出色，为医疗领域的人工智能应用提供了强大的支持。

Doubao-1.5-pro 是一个高性能的稀疏 MoE 大语言模型，专注于推理性能与模型能力的极致平衡。

Doubao-1.5-pro 是由豆包团队开发的高性能稀疏 MoE（Mixture of Experts）大语言模型。该模型通过训练-推理一体化设计，实现了模型性能与推理性能的极致平衡。它在多个公开评测基准上表现出色，尤其在推理效率和多模态能力方面具有显著优势。该模型适用于需要高效推理和多模态交互的场景，如自然语言处理、图像识别和语音交互等。其技术背景基于稀疏激活的 MoE 架构，通过优化激活参数比例和训练算法，实现了比传统稠密模型更高的性能杠杆。此外，该模型还支持动态调整参数，以适应不同的应用场景和成本需求。

PaSa 是一个由大语言模型驱动的先进学术论文搜索代理，能够自主决策并获取准确结果。

PaSa 是由字节跳动开发的一种先进学术论文搜索代理，基于大语言模型（LLM）技术，能够自主调用搜索工具、阅读论文并筛选相关参考文献，以获取复杂学术查询的全面准确结果。该技术通过强化学习优化，使用合成数据集 AutoScholarQuery 进行训练，并在真实世界查询数据集 RealScholarQuery 上表现出色，显著优于传统搜索引擎和基于 GPT 的方法。PaSa 的主要优势在于其高召回率和精准率，能够为研究人员提供更高效的学术搜索体验。

AI ContentCraft 是一个多功能内容创作工具，集成了文本生成、语音合成和图像生成能力。

AI ContentCraft 是一个强大的内容创作平台，旨在帮助创作者快速生成故事、播客脚本和多媒体内容。它通过集成文本生成、语音合成和图像生成技术，为创作者提供一站式的解决方案。该工具支持中英文内容转换，适合需要高效创作的用户。其技术栈包括 DeepSeek AI、Kokoro TTS 和 Replicate API，确保高质量的内容生成。产品目前开源免费，适合个人和团队使用。

Hailuo AI Audio是一款创建逼真语音的音频合成工具。

Hailuo AI Audio利用先进的语音合成技术，将文本转换为自然流畅的语音。其主要优点是能够生成高质量、富有表现力的语音，适用于多种场景，如有声读物制作、语音播报等。该产品定位为专业级音频合成工具，目前提供限时免费体验，旨在为用户提供高效、便捷的语音生成解决方案。

基于Kokoro和ONNX运行时的文本到语音（TTS）项目。

kokoro-onnx是一个基于Kokoro模型和ONNX运行时的文本到语音（TTS）项目。它支持英语，并计划支持法语、日语、韩语和中文。该模型在macOS M1上具有接近实时的快速性能，并提供多种声音选择，包括耳语。模型轻量级，约为300MB（量化后约为80MB）。该项目在GitHub上开源，采用MIT许可证，方便开发者集成和使用。

将电子书转换为有声书的工具。

Audiblez是一个利用Kokoro高质量语音合成技术，将普通电子书（.epub格式）转换为.m4b格式有声书的工具。它支持多种语言和声音，用户可以通过简单的命令行操作完成转换，极大地丰富了电子书的阅读体验，尤其适合在开车、运动等不方便阅读的场景下使用。该工具由Claudio Santini在2025年开发，遵循MIT许可证免费开源。

一个拥有8200万参数的前沿文本到语音（TTS）模型。

Kokoro-82M是一个由hexgrad创建并托管在Hugging Face上的文本到语音（TTS）模型。它具有8200万参数，使用Apache 2.0许可证开源。该模型在2024年12月25日发布了v0.19版本，并提供了10种独特的语音包。Kokoro-82M在TTS Spaces Arena中排名第一，显示出其在参数规模和数据使用上的高效性。它支持美国英语和英国英语，可用于生成高质量的语音输出。

VITA-1.5: 实时视觉和语音交互的GPT-4o级多模态大语言模型

VITA-1.5 是一款开源的多模态大语言模型，旨在实现接近实时的视觉和语音交互。它通过显著降低交互延迟和提升多模态性能，为用户提供更流畅的交互体验。该模型支持英语和中文，适用于多种应用场景，如图像识别、语音识别和自然语言处理等。其主要优点包括高效的语音处理能力和强大的多模态理解能力。

多模态大语言模型，提升多模态推理能力

InternVL2-8B-MPO是一个多模态大语言模型（MLLM），通过引入混合偏好优化（MPO）过程，增强了模型的多模态推理能力。该模型在数据方面设计了自动化的偏好数据构建管线，并构建了MMPR这一大规模多模态推理偏好数据集。在模型方面，InternVL2-8B-MPO基于InternVL2-8B初始化，并使用MMPR数据集进行微调，展现出更强的多模态推理能力，且幻觉现象更少。该模型在MathVista上取得了67.0%的准确率，超越InternVL2-8B 8.7个点，且表现接近于大10倍的InternVL2-76B。

AI内容生成平台，提供视频、语音和图像生成服务

Synthesys是一个AI内容生成平台，提供AI视频、AI语音和AI图像生成服务。它通过使用先进的人工智能技术，帮助用户以更低的成本和更简单的操作生成专业级别的内容。Synthesys的产品背景基于当前市场对于高质量、低成本内容生成的需求，其主要优点包括支持多种语言的超真实语音合成、无需专业设备即可生成高清视频、以及用户友好的界面设计。平台的定价策略包括免费试用和不同级别的付费服务，定位于满足不同规模企业的内容生成需求。

模型评测平台

FlagEval是一个模型评测平台，专注于大语言模型和多模态模型的评测。它提供了一个公正、透明的环境，让不同的模型在同一标准下进行比较，帮助研究者和开发者了解模型性能，推动人工智能技术的发展。该平台涵盖了对话模型、视觉语言模型等多种模型类型，支持开源和闭源模型的评测，并提供专项评测如K12学科测验和金融量化交易评测。

AI名人声音生成器，让文字变声音。

Voxdazz是一个利用人工智能技术模仿名人声音的在线平台。用户可以选择名人的声音模板，输入想要说的话，Voxdazz将生成相应的视频。这项技术基于复杂的算法，能够模拟自然的语调、节奏和强调，非常接近人类的语音。它不仅适用于娱乐和幽默视频的制作，还可以用于分享模仿名人的搞笑内容。Voxdazz以其高质量的语音生成和用户友好的操作界面，为用户提供了一个全新的娱乐和创意表达方式。

快速生成类人语音的TTS模型

Flash是ElevenLabs最新推出的文本转语音(Text-to-Speech, TTS)模型，它以75毫秒加上应用和网络延迟的速度生成语音，是低延迟、会话型语音代理的首选模型。Flash v2仅支持英语，而Flash v2.5支持32种语言，每两个字符消耗1个信用点。Flash在盲测中持续超越了同类超低延迟模型，是速度最快且具有质量保证的模型。

Google DeepMind开发的高性能AI模型

Gemini 2.0 Flash Experimental是Google DeepMind开发的最新AI模型，旨在提供低延迟和增强性能的智能代理体验。该模型支持原生工具使用，并首次能够原生创建图像和生成语音，代表了AI技术在理解和生成多媒体内容方面的重要进步。Gemini Flash模型家族以其高效的处理能力和广泛的应用场景，成为推动AI领域发展的关键技术之一。

多功能AI智能助手平台

ChatHi是一个多功能AI智能助手平台，提供包括文案创作、知识问答、代码编程、逻辑推演、数理推算等服务。平台依托于先进的大语言模型技术，如天工大模型、Claude系列模型以及G-3.5、G-4.0等，旨在提升用户工作效率和信息处理能力。产品背景信息显示，ChatHi由中国公司昆仑万维自研，对标国际先进的ChatGPT技术，具有强大的本土化优势和价格竞争力。