产品库

提供强大的大型语言模型和文档处理引擎，转变工作流程并赋能领先企业。

Upstage AI利用强大的大型语言模型和文档处理引擎，为企业转变工作流程和提升效率。其主要优点包括高精度、高性能、适用于各行业的定制解决方案。定位于为领先企业赋能，提升工作效率。

结合视觉语音处理与大型语言模型的框架

VSP-LLM是一个结合视觉语音处理（Visual Speech Processing）与大型语言模型（LLMs）的框架，旨在通过LLMs的强大能力最大化上下文建模能力。VSP-LLM设计用于执行视觉语音识别和翻译的多任务，通过自监督视觉语音模型将输入视频映射到LLM的输入潜在空间。该框架通过提出一种新颖的去重方法和低秩适配器（LoRA），可以高效地进行训练。

基于特定模型的量化大型语言模型，适用于自然语言处理等任务。

该模型是量化版大型语言模型，采用4位量化技术，降低存储与计算需求，适用于自然语言处理，参数量8.03B，免费且可用于非商业用途，适合资源受限环境下高性能语言应用需求者。

7B参数的大型语言模型，提升自然语言处理能力

OLMo 2 7B是由Allen Institute for AI (Ai2)开发的一款7B参数的大型语言模型，它在多个自然语言处理任务上展现出色的表现。该模型通过在大规模数据集上的训练，能够理解和生成自然语言，支持多种语言模型相关的科研和应用。OLMo 2 7B的主要优点包括其大规模的参数量，使得模型能够捕捉到更加细微的语言特征，以及其开源的特性，促进了学术界和工业界的进一步研究和应用。

多模态大型语言模型，支持图像和文本处理。

Llama-3.2-11B-Vision 是 Meta 发布的一款多模态大型语言模型（LLMs），它结合了图像和文本处理的能力，旨在提高视觉识别、图像推理、图像描述和回答有关图像的一般问题的性能。该模型在常见的行业基准测试中的表现超过了众多开源和封闭的多模态模型。

处理长文本的大型语言模型

LongLLaMA 是一个大型语言模型，能够处理长篇文本。它基于 OpenLLaMA，并使用 Focused Transformer (FoT) 方法进行了微调。它能够处理长达 256k 标记甚至更多的文本。我们提供了一个较小的 3B 基础模型（未经过指令调整），并在 Hugging Face 上提供了支持更长上下文的推断代码。我们的模型权重可以作为现有实现中 LLaMA 的替代品（适用于最多 2048 个标记的短上下文）。此外，我们还提供了评估结果和与原始 OpenLLaMA 模型的比较。

对话式视频代理，结合大型语言模型与视频处理API。

Jockey是一个基于Twelve Labs API和LangGraph构建的对话式视频代理。它将现有的大型语言模型(Large Language Models, LLMs)的能力与Twelve Labs的API结合使用，通过LangGraph进行任务分配，将复杂视频工作流程的负载分配给适当的基础模型。LLMs用于逻辑规划执行步骤并与用户交互，而与视频相关的任务则传递给由视频基础模型(Video Foundation Models, VFMs)支持的Twelve Labs API，以原生方式处理视频，无需像预先生成的字幕这样的中介表示。

腾讯文档智能助手,支持内容生成、数据处理、版式美化等创作需求

腾讯文档智能助手正式开启公测,可与Word、Excel、PPT等多品类文档进行智能互动,支持内容秒级生成,实现数据处理、版式美化等创作辅助功能。主要优势有:可基于标题或描述生成多类型文档内容,支持函数公式应用、数据处理、表格自动化等能力,实现 PPT 一键美化,可快速提取 PDF 文档摘要等,让文档内容实现跨品类畅通流转。

先进的多模态大型语言模型

InternVL2_5-2B-MPO是一个多模态大型语言模型系列，展示了卓越的整体性能。该系列基于InternVL2.5和混合偏好优化构建。它集成了新增量预训练的InternViT与各种预训练的大型语言模型，包括InternLM 2.5和Qwen 2.5，使用随机初始化的MLP投影器。该模型在多模态任务中表现出色，能够处理包括图像和文本在内的多种数据类型，适用于需要理解和生成多模态内容的场景。

开源小型语言模型，适用于企业级应用

H2O-Danube2-1.8B是H2O.ai最新发布的开源小型语言模型，专为离线应用和企业级应用设计，具有经济高效的接口和训练成本，易于嵌入到移动电话、无人机等边缘设备中。该模型在Hugging Face Open LLM Leaderboard的<2B范围内排名第一，提供高达200倍的查询成本节省，同时在文档处理上提供更好的准确性，成本降低高达100%。H2O.ai平台还提供了成本控制和灵活性，支持超过30种大型语言模型(Large Language Models, LLMs)的混合使用，包括专有和开源的LLMs。

多语言大型语言模型

Llama 3.2是由Meta公司推出的多语言大型语言模型（LLMs），包含1B和3B两种规模的预训练和指令调优生成模型。这些模型在多种语言对话用例中进行了优化，包括代理检索和总结任务。Llama 3.2在许多行业基准测试中的表现优于许多现有的开源和封闭聊天模型。

世界顶尖的开源大型语言模型

Reflection Llama-3.1 70B 是目前世界上顶尖的开源大型语言模型（LLM），采用名为 Reflection-Tuning 的新技术进行训练，使模型能够检测其推理中的错误并进行修正。该模型在合成数据上进行了训练，这些数据由 Glaive 生成。对于正在训练模型的用户来说，Glaive 是一个非常出色的工具。该模型使用标准的 Llama 3.1 聊天格式，通过特殊的标签来区分模型的内部思考和最终答案，从而提升用户体验。

大型语言模型的详细列表和信息

Models Table 提供了一个包含300多个大型语言模型的列表，这些模型被所有主要的AI实验室使用，包括Amazon Olympus, OpenAI GPT-5, OpenAI GPT-6等。该列表展示了大型语言模型的发展趋势和多样性，对于AI研究者和开发者来说是一个宝贵的资源。

大型语言模型，支持多种参数规模

Meta Llama 3 是 Meta 推出的最新大型语言模型，旨在为个人、创作者、研究人员和各类企业解锁大型语言模型的能力。该模型包含从8B到70B参数的不同规模版本，支持预训练和指令调优。模型通过 GitHub 仓库提供，用户可以通过下载模型权重和分词器进行本地推理。Meta Llama 3 的发布标志着大型语言模型技术的进一步普及和应用，具有广泛的研究和商业潜力。

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。

大型语言模型角色扮演框架

RoleLLM是一个角色扮演框架，用于构建和评估大型语言模型的角色扮演能力。它包括四个阶段：角色概要构建、基于上下文的指令生成、使用GPT进行角色提示和基于角色的指令调整。通过Context-Instruct和RoleGPT，我们创建了RoleBench，这是一个系统化和细粒度的角色级别基准数据集，包含168,093个样本。此外，RoCIT在RoleBench上产生了RoleLLaMA（英语）和RoleGLM（中文），显著提高了角色扮演能力，甚至与使用GPT-4的RoleGPT取得了可比较的结果。

高效为大型语言模型提供服务

FP6-LLM是一种用于大型语言模型的全新支持方案，通过六位量化（FP6）有效地减小了模型大小，并在各种应用中始终保持模型质量。我们提出了TC-FPx，这是第一个完整的GPU内核设计方案，统一支持各种量化位宽的浮点权重。我们将TC-FPx内核集成到现有推理系统中，为量化的LLM推理提供了全新的端到端支持（称为FP6-LLM），实现了推理成本和模型质量之间更好的权衡。实验证明，FP6-LLM使得使用单个GPU进行LLaMA-70b推理成为可能，实现的规范化推理吞吐量比FP16基准高1.69倍至2.65倍。

一个新的高效开源大型语言模型标准

DBRX是一个由Databricks的Mosaic研究团队构建的通用大型语言模型(LLM),在标准基准测试中表现优于所有现有开源模型。它采用Mixture-of-Experts (MoE)架构,使用362亿个参数,拥有出色的语言理解、编程、数学和逻辑推理能力。DBRX旨在推动高质量开源LLM的发展,并且便于企业根据自身数据对模型进行定制。Databricks为企业用户提供了交互式使用DBRX、利用其长上下文能力构建检索增强系统,并基于自身数据构建定制DBRX模型的能力。

智能AI翻译，高效文档语言转换助手。

EZ-work AI文档翻译是一款专注于文档翻译的在线服务，支持多种语言的翻译，包括中文、英语、日语、俄语、阿拉伯语和西班牙语等。它使用先进的AI技术，如gpt-4o-mini和deepseek-chat模型，为用户提供快速、准确的翻译服务。该产品适用于需要文档翻译的个人和企业，尤其在国际交流和学术研究领域尤为重要。

前沿的多模态大型语言模型

NVLM-D-72B是NVIDIA推出的一款多模态大型语言模型，专注于视觉-语言任务，并且通过多模态训练提升了文本性能。该模型在视觉-语言基准测试中取得了与业界领先模型相媲美的成绩。

多模态大型语言模型设计空间探索

EAGLE是一个面向视觉中心的高分辨率多模态大型语言模型（LLM）系列，通过混合视觉编码器和不同输入分辨率来加强多模态LLM的感知能力。该模型包含基于通道连接的'CLIP+X'融合，适用于具有不同架构（ViT/ConvNets）和知识（检测/分割/OCR/SSL）的视觉专家。EAGLE模型家族支持超过1K的输入分辨率，并在多模态LLM基准测试中取得了优异的成绩，特别是在对分辨率敏感的任务上，如光学字符识别和文档理解。

双语开源数学推理大型语言模型。

InternLM-Math-Plus 是一个最新的双语（英文和中文）开源大型语言模型（LLM），专注于数学推理，具有解决、证明、验证和增强数学问题的能力。它在非正式数学推理（如思维链和代码解释）和正式数学推理（如LEAN 4翻译和证明）方面都有显著的性能提升。

多模态大型语言模型，展示卓越的整体性能

InternVL2.5-MPO是一个先进的多模态大型语言模型系列，基于InternVL2.5和混合偏好优化构建。该模型集成了新增量预训练的InternViT和各种预训练的大型语言模型，如InternLM 2.5和Qwen 2.5，使用随机初始化的MLP投影器。它支持多图像和视频数据，并且在多模态任务中表现出色，能够理解和生成与图像相关的文本内容。

Andes - 大型语言模型（LLM）API市场

Andes是一个大型语言模型（LLM）API市场，连接领先的人工智能技术，提供自然语言处理、自动文本生成、翻译等功能，为您的应用增加智能能力。

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。

提升大型语言模型的推理准确性和效率

Buffer of Thoughts (BoT) 是一种新型的思考增强推理方法，旨在提高大型语言模型（LLMs）的准确性、效率和鲁棒性。通过引入一个元缓冲区来存储从各种任务的问题解决过程中提取的高级思考模板，称为思考模板。对于每个问题，检索一个相关的思考模板，并适应性地将其实例化为特定的推理结构以进行高效推理。此外，还提出了一个缓冲区管理器来动态更新元缓冲区，从而随着解决更多任务而增强其容量。

52B参数的开源多语言大型语言模型

Tele-FLM（亦称FLM-2）是一个52亿参数的开源多语言大型语言模型，具有稳定高效的预训练范式和增强的事实判断能力。基于解码器仅变换器架构，已在大约2T的token上进行训练。Tele-FLM在同等规模上展现出优越的性能，有时甚至超越了更大的模型。除了分享模型权重外，我们还提供了核心设计、工程实践和训练细节，期待它们对学术界和工业界社区都有所裨益。

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。