产品库

提供全球最便宜的GPU云服务，助力自托管AI/ML开发。

Thunder Compute是一个专注于AI/ML开发的GPU云服务平台，通过虚拟化技术，帮助用户以极低的成本使用高性能GPU资源。其主要优点是价格低廉，相比传统云服务提供商可节省高达80%的成本。该平台支持多种主流GPU型号，如NVIDIA Tesla T4、A100等，并提供7+ Gbps的网络连接，确保数据传输的高效性。Thunder Compute的目标是为AI开发者和企业降低硬件成本，加速模型训练和部署，推动AI技术的普及和应用。

Google第六代张量处理单元，提供卓越的AI工作负载性能。

Trillium TPU是Google Cloud的第六代Tensor Processing Unit（TPU），专为AI工作负载设计，提供增强的性能和成本效益。它作为Google Cloud AI Hypercomputer的关键组件，通过集成的硬件系统、开放软件、领先的机器学习框架和灵活的消费模型，支持大规模AI模型的训练、微调和推理。Trillium TPU在性能、成本效率和可持续性方面都有显著提升，是AI领域的重要进步。

AI加速器，推动人工智能的突破

Graphcore是一家专注于人工智能硬件加速器的公司，其产品主要面向需要高性能计算的人工智能领域。Graphcore的IPU（智能处理单元）技术为机器学习、深度学习等AI应用提供了强大的计算支持。公司的产品包括云端IPU、数据中心IPU以及Bow IPU处理器等，这些产品通过Poplar® Software进行优化，能够显著提升AI模型的训练和推理速度。Graphcore的产品和技术在金融、生物技术、科研等多个行业都有应用，帮助企业和研究机构加速AI项目的实验过程，提高效率。

Evo 2 是一个强大的 AI 基础模型，用于解析 DNA、RNA 和蛋白质的遗传密码。

Evo 2 是由 NVIDIA 推出的 AI 基础模型，旨在通过深度学习技术解析生物分子的遗传密码。该模型基于 NVIDIA DGX Cloud 平台开发，能够处理大规模的基因组数据，为生物医学研究提供强大的工具。Evo 2 的主要优点在于其能够处理长达 100 万个 token 的基因序列，从而更全面地理解基因组的复杂性。该模型在生物医学领域的应用前景广阔，包括疾病诊断、药物开发和基因编辑等。Evo 2 的开发得到了 Arc 研究所和斯坦福大学的支持，目标是推动生物医学研究的创新和突破。

TensorPool 是一个简化机器学习模型训练的云 GPU 平台。

TensorPool 是一个专注于简化机器学习模型训练的云 GPU 平台。它通过提供一个直观的命令行界面（CLI），帮助用户轻松描述任务并自动处理 GPU 的编排和执行。TensorPool 的核心技术包括智能的 Spot 节点恢复技术，能够在抢占式实例被中断时立即恢复作业，从而结合了抢占式实例的成本优势和按需实例的可靠性。此外，TensorPool 还通过实时多云分析选择最便宜的 GPU 选项，用户只需为实际执行时间付费，无需担心闲置机器带来的额外成本。TensorPool 的目标是让开发者无需花费大量时间配置云提供商，从而提高机器学习工程的速度和效率。它提供个人计划和企业计划，个人计划每周提供 $5 的免费信用额度，而企业计划则提供更高级的支持和功能。

Heron的AI技术可自动化处理文档密集型工作，提升工作效率。

Heron是一款专注于自动化文档处理的生产力工具。它通过先进的AI技术，能够快速接收、分类、解析和同步文档数据，直接将结构化数据同步到用户的CRM系统中。Heron的主要优点包括高效的数据处理能力、强大的机器学习支持以及与现有业务流程的无缝集成。该产品主要面向需要处理大量文档的中小企业融资、法律、保险等行业，旨在帮助用户节省时间、降低成本并提高决策效率。Heron的定价策略灵活，具体价格根据客户需求定制，适合希望通过技术提升工作效率的企业。

AI研究资源导航网站，提供AI研究资源、文档和实践案例

DeepResearch123是一个AI研究资源导航平台，旨在为研究人员、开发者和爱好者提供丰富的AI研究资源、文档和实践案例。该平台涵盖了机器学习、深度学习和人工智能等多个领域的最新研究成果，帮助用户快速了解和掌握相关知识。其主要优点是资源丰富、分类清晰，便于用户查找和学习。该平台面向对AI研究感兴趣的各类人群，无论是初学者还是专业人士都能从中受益。目前平台免费开放，用户无需付费即可使用所有功能。

在线学习Python、AI、大模型、AI写作绘画课程，零基础轻松入门。

Mo是一个专注于 AI 技术学习和应用的平台，旨在为用户提供从基础到高级的系统学习资源，帮助各类学习者掌握 AI 技能，并将其应用于实际项目中。无论你是大学生、职场新人，还是想提升自己技能的行业专家，Mo都能为你提供量身定制的课程、实战项目和工具，带你深入理解和应用人工智能。

一个AI驱动的数据科学团队，帮助用户更快地完成常见数据科学任务。

该产品是一个AI驱动的数据科学团队模型，旨在帮助用户以更快的速度完成数据科学任务。它通过一系列专业的数据科学代理（Agents），如数据清洗、特征工程、建模等，来自动化和加速数据科学工作流程。该产品的主要优点是能够显著提高数据科学工作的效率，减少人工干预，适用于需要快速处理和分析大量数据的企业和研究机构。产品目前处于Beta阶段，正在积极开发中，可能会有突破性变化。它采用MIT许可证，用户可以在GitHub上免费使用和贡献代码。

一个开源AI模型微调与变现平台，助力AI初创企业、机器学习工程师和研究人员。

Bakery是一个专注于开源AI模型的微调与变现的在线平台，为AI初创企业、机器学习工程师和研究人员提供了一个便捷的工具，使他们能够轻松地对AI模型进行微调，并在市场中进行变现。该平台的主要优点在于其简单易用的界面和强大的功能，用户可以快速创建或上传数据集，微调模型设置，并在市场中进行变现。Bakery的背景信息表明，它旨在推动开源AI技术的发展，并为开发者提供更多的商业机会。虽然具体的定价信息未在页面中明确展示，但其定位是为AI领域的专业人士提供一个高效的工具。

NVIDIA Project DIGITS 是一款桌面超级计算机，专为 AI 开发者设计，提供强大的 AI 性能。

NVIDIA Project DIGITS 是一款基于 NVIDIA GB10 Grace Blackwell 超级芯片的桌面超级计算机，旨在为 AI 开发者提供强大的 AI 性能。它能够在功耗高效、紧凑的形态中提供每秒一千万亿次的 AI 性能。该产品预装了 NVIDIA AI 软件栈，并配备了 128GB 的内存，使开发者能够在本地原型设计、微调和推理高达 2000 亿参数的大型 AI 模型，并无缝部署到数据中心或云中。Project DIGITS 的推出标志着 NVIDIA 在推动 AI 开发和创新方面的又一重要里程碑，为开发者提供了一个强大的工具，以加速 AI 模型的开发和部署。

FlagCX是一个跨芯片通信库。

FlagCX是由北京人工智能研究院（BAAI）支持开发的可扩展和自适应的跨芯片通信库。它是FlagAI-Open开源计划的一部分，旨在促进AI技术的开源生态系统。FlagCX利用原生集体通信库，全面支持不同平台上的单芯片通信。支持的通信后端包括NCCL、IXCCL和CNCL。

谷歌开发的AI模型，提供推理能力更强的响应。

Gemini 2.0 Flash Thinking Mode是谷歌推出的一个实验性AI模型，旨在生成模型在响应过程中的“思考过程”。相较于基础的Gemini 2.0 Flash模型，Thinking Mode在响应中展现出更强的推理能力。该模型在Google AI Studio和Gemini API中均可使用，是谷歌在人工智能领域的重要技术成果，对于开发者和研究人员来说，提供了一个强大的工具来探索和实现复杂的AI应用。

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。

Phi开放模型，强大、低成本、低延迟的小语言模型。

Phi Open Models是微软Azure提供的一款小型语言模型（SLMs），以其卓越的性能、低成本和低延迟重新定义了小语言模型的可能性。Phi模型在保持较小体积的同时，提供了强大的AI能力，降低了资源消耗，并确保了成本效益的生成型AI部署。Phi模型的开发遵循了微软的AI原则，包括责任、透明度、公平性、可靠性和安全性、隐私和安全性以及包容性。

RWKV家族中最大的模型，采用MoE技术提升效率。

Flock of Finches 37B-A11B v0.1是RWKV家族的最新成员，这是一个实验性模型，拥有11亿个活跃参数，尽管仅训练了1090亿个token，但在常见基准测试中的得分与最近发布的Finch 14B模型大致相当。该模型采用了高效的稀疏混合专家(MoE)方法，在任何给定token上仅激活一部分参数，从而在训练和推理过程中节省时间和减少计算资源的使用。尽管这种架构选择以更高的VRAM使用为代价，但从我们的角度看，能够低成本训练和运行具有更大能力模型是非常值得的。

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。

快速高效的生成型AI模型

Command R7B是Cohere公司推出的一款高性能、可扩展的大型语言模型（LLM），专为企业级应用设计。它在保持较小模型体积的同时，提供了一流的速度、效率和质量，能够在普通的GPU、边缘设备甚至CPU上部署，大幅降低了AI应用的生产部署成本。Command R7B在多语言支持、引用验证检索增强生成（RAG）、推理、工具使用和代理行为等方面表现出色，特别适合需要优化速度、成本性能和计算资源的企业使用案例。

微软最新的小型语言模型，专注于复杂推理

Phi-4是微软Phi系列小型语言模型的最新成员，拥有14B参数，擅长数学等复杂推理领域。Phi-4通过使用高质量的合成数据集、精选有机数据和后训练创新，在大小与质量之间取得了平衡。Phi-4体现了微软在小型语言模型（SLM）领域的技术进步，推动了AI技术的边界。Phi-4目前已在Azure AI Foundry上提供，并将在未来几周登陆Hugging Face平台。

基于线程的数据加载解决方案，加速AI模型训练。

SPDL（Scalable and Performant Data Loading）是由Meta Reality Labs开发的一种新的数据加载解决方案，旨在提高AI模型训练的效率。它采用基于线程的并行处理，相比传统的基于进程的解决方案，SPDL在普通Python解释器中实现了高吞吐量，并且消耗的计算资源更少。SPDL与Free-Threaded Python兼容，在禁用GIL的情况下，比启用GIL的FT Python实现更高的吞吐量。SPDL的主要优点包括高吞吐量、易于理解的性能、不封装预处理操作、不引入领域特定语言（DSL）、无缝集成异步工具、灵活性、简单直观以及容错性。SPDL的背景信息显示，随着模型规模的增长，对数据的计算需求也随之增加，而SPDL通过最大化GPU的利用，加快了模型训练的速度。

前沿AI模型的规模化访问方案

ChatGPT Pro是OpenAI推出的一款月费200美元的产品，它提供了对OpenAI最先进模型和工具的规模化访问权限。该计划包括对OpenAI o1模型的无限访问，以及o1-mini、GPT-4o和高级语音功能。o1 pro模式是o1的一个版本，它使用更多的计算资源来更深入地思考并提供更好的答案，尤其是在解决最困难的问题时。ChatGPT Pro旨在帮助研究人员、工程师和其他日常使用研究级智能的个体提高生产力，并保持在人工智能进步的前沿。

AI驱动的代码补全工具

GitHub Copilot是一个由GitHub提供的AI驱动的代码补全工具，它通过机器学习技术帮助开发者在编写代码时提供智能的代码建议。该工具集成在Visual Studio Code等IDE中，能够理解代码上下文并提供整行甚至整个函数的代码补全。现在GitHub Copilot也上线了Web版。GitHub Copilot的开发背景基于大量开源代码的训练，使其能够提供高质量的代码建议，提高开发效率和代码质量。它支持多种编程语言，并且可以根据开发者的编码习惯进行个性化调整。GitHub Copilot的价格定位是为专业开发者提供付费服务，同时也提供了免费试用的机会。

PaliGemma 2是功能强大的视觉语言模型，简单易调优。

PaliGemma 2是Gemma家族中的第二代视觉语言模型，它在性能上进行了扩展，增加了视觉能力，使得模型能够看到、理解和与视觉输入交互，开启了新的可能性。PaliGemma 2基于高性能的Gemma 2模型构建，提供了多种模型尺寸（3B、10B、28B参数）和分辨率（224px、448px、896px）以优化任何任务的性能。此外，PaliGemma 2在化学公式识别、乐谱识别、空间推理和胸部X光报告生成等方面展现出领先的性能。PaliGemma 2旨在为现有PaliGemma用户提供便捷的升级路径，作为即插即用的替代品，大多数任务无需大幅修改代码即可获得性能提升。

Stable Diffusion 3.5 Large的三款ControlNets模型

ControlNets for Stable Diffusion 3.5 Large是Stability AI推出的三款图像控制模型，包括Blur、Canny和Depth。这些模型能够提供精确和便捷的图像生成控制，适用于从室内设计到角色创建等多种应用场景。它们在用户偏好的ELO比较研究中排名第一，显示出其在同类模型中的优越性。这些模型在Stability AI社区许可下免费提供给商业和非商业用途，对于年收入不超过100万美元的组织和个人，使用完全免费，并且产出的媒体所有权归用户所有。

AI驱动的动物图像生成器，快速创建高质量动物图像。

Random Animal Generator是一个利用先进人工智能技术的网站，用户可以在短时间内生成高质量、独特的动物图像。这项技术的重要性在于它能够快速满足用户对动物图像的需求，无论是用于娱乐、教育还是设计灵感。产品背景信息显示，该网站由专业的机器学习算法支持，能够提供即时的结果和多样化的动物种类及风格选择。价格方面，网站提供了不同层次的服务选项，以满足不同用户的需求。

开创性的质量与成本新标准的图谱增强型检索增强生成模型

LazyGraphRAG是微软研究院开发的一种新型图谱增强型检索增强生成（RAG）模型，它不需要预先对源数据进行总结，从而避免了可能让一些用户和用例望而却步的前期索引成本。LazyGraphRAG在成本和质量方面具有内在的可扩展性，它通过推迟使用大型语言模型（LLM）来大幅提高答案生成的效率。该模型在本地和全局查询的性能上均展现出色，同时查询成本远低于传统的GraphRAG。LazyGraphRAG的出现，为AI系统在私有数据集上处理复杂问题提供了新的解决方案，具有重要的商业和技术价值。

开放的大型推理模型，解决现实世界问题

Marco-o1是一个开放的大型推理模型，旨在通过先进的技术如Chain-of-Thought (CoT) fine-tuning、Monte Carlo Tree Search (MCTS)、反射机制和创新的推理策略，优化复杂现实世界问题的解决任务。该模型不仅关注数学、物理和编程等有标准答案的学科，还强调开放性问题的解决。Marco-o1由阿里巴巴国际数字商务的MarcoPolo团队开发，具有强大的推理能力，已在多个领域展示出卓越的性能。

在Cloudflare全球网络运行机器学习模型

Workers AI是Cloudflare推出的一款在边缘计算环境中运行机器学习模型的产品。它允许用户在全球范围内的Cloudflare网络节点上部署和运行AI应用，这些应用可以是图像分类、文本生成、目标检测等多种类型。Workers AI的推出标志着Cloudflare在全球网络中部署了GPU资源，使得开发者能够构建和部署接近用户的雄心勃勃的AI应用。该产品的主要优点包括全球分布式部署、低延迟、高性能和可靠性，同时支持免费和付费计划。

AI云平台，为所有人服务

Kalavai是一个AI云平台，旨在为所有人提供服务。它通过集成各种AI技术，使得用户能够构建、部署和运行AI应用。Kalavai平台的主要优点是其易用性和灵活性，用户无需深入了解复杂的AI技术，即可快速构建自己的AI应用。平台背景信息显示，它支持多种语言和框架，适合不同层次的开发者使用。目前，Kalavai提供免费试用，具体价格和定位需要进一步了解。

AI模型部署和推理优化的专家

Neural Magic是一家专注于AI模型优化和部署的公司，提供领先的企业级推理解决方案，以最大化性能和提高硬件效率。公司的产品支持在GPU和CPU基础设施上运行领先的开源大型语言模型（LLMs），帮助企业在云、私有数据中心或边缘环境中安全、高效地部署AI模型。Neural Magic的产品背景信息强调了其在机器学习模型优化方面的专业知识，以及与科研机构合作开发的创新LLM压缩技术，如GPTQ和SparseGPT。产品价格和定位方面，Neural Magic提供了免费试用和付费服务，旨在帮助企业降低成本、提高效率，并保持数据隐私和安全。