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多语言嵌入模型，用于视觉文档检索。

vdr-2b-multi-v1 是一款由 Hugging Face 推出的多语言嵌入模型，专为视觉文档检索设计。该模型能够将文档页面截图编码为密集的单向量表示，无需 OCR 或数据提取流程即可搜索和查询多语言视觉丰富的文档。基于 MrLight/dse-qwen2-2b-mrl-v1 开发，使用自建的多语言查询 - 图像对数据集进行训练，是 mcdse-2b-v1 的升级版，性能更强大。模型支持意大利语、西班牙语、英语、法语和德语，拥有 50 万高质量样本的开源多语言合成训练数据集，具有低 VRAM 和快速推理的特点，在跨语言检索方面表现出色。

多语言晚交互检索模型，支持嵌入和重排

Jina ColBERT v2是一个先进的晚交互检索模型，基于ColBERT架构构建，支持89种语言，并提供优越的检索性能、用户可控的输出维度和长达8192个token的文本处理能力。它在信息检索领域具有革命性的意义，通过晚交互评分近似于交叉编码器中的联合查询-文档注意力，同时保持了接近传统密集检索模型的推理效率。

最新推出的多语言通用嵌入模型，在多个领域表现卓越。

Voyage-3-large 是 Voyage AI 推出的最新多语言通用嵌入模型。该模型在法律、金融、代码等八个领域的100个数据集中排名第一，超越了 OpenAI-v3-large 和 Cohere-v3-English。它通过 Matryoshka 学习和量化感知训练，支持更小维度和 int8 及二进制量化，大幅降低向量数据库成本，同时对检索质量影响极小。该模型还支持 32K 令牌上下文长度，远超 OpenAI（8K）和 Cohere（512）。

视觉语言模型高效文档检索工具

ColPali 是一种基于视觉语言模型的高效文档检索工具，它通过直接嵌入文档页面图像的方式来简化文档检索流程。ColPali 利用了最新的视觉语言模型技术，特别是 PaliGemma 模型，通过晚交互机制实现多向量检索，从而提高检索性能。这一技术不仅加快了索引速度，降低了查询延迟，而且在检索包含视觉元素的文档方面表现出色，例如图表、表格和图像。ColPali 的出现，为文档检索领域带来了一种新的“视觉空间检索”范式，有助于提高信息检索的效率和准确性。

多语言多模态嵌入模型，用于文本和图像检索。

jina-clip-v2是由Jina AI开发的多语言多模态嵌入模型，支持89种语言的图像检索，能够处理512x512分辨率的图像，提供从64到1024不同维度的输出，以适应不同的存储和处理需求。该模型结合了强大的文本编码器Jina-XLM-RoBERTa和视觉编码器EVA02-L14，通过联合训练创建了对齐的图像和文本表示。jina-clip-v2在多模态搜索和检索方面提供了更准确、更易用的能力，特别是在打破语言障碍、提供跨模态理解和检索方面表现出色。

基于视觉语言模型的检索增强型生成模型

VisRAG是一个创新的视觉语言模型（VLM）基础的RAG（Retrieval-Augmented Generation）流程。与传统的基于文本的RAG不同，VisRAG直接将文档作为图像通过VLM进行嵌入，然后检索以增强VLM的生成能力。这种方法最大限度地保留了原始文档中的数据信息，并消除了解析过程中引入的信息损失。VisRAG模型在多模态文档上的应用，展示了其在信息检索和增强文本生成方面的强大潜力。

Gemini Embedding 是一种先进的文本嵌入模型，通过 Gemini API 提供强大的语言理解能力。

Gemini Embedding 是 Google 推出的一种实验性文本嵌入模型，通过 Gemini API 提供服务。该模型在多语言文本嵌入基准测试（MTEB）中表现卓越，超越了之前的顶尖模型。它能够将文本转换为高维数值向量，捕捉语义和上下文信息，广泛应用于检索、分类、相似性检测等场景。Gemini Embedding 支持超过 100 种语言，具备 8K 输入标记长度和 3K 输出维度，同时引入了嵌套表示学习（MRL）技术，可灵活调整维度以满足存储需求。该模型目前处于实验阶段，未来将推出稳定版本。

8亿参数的多语言视觉语言模型，支持OCR、图像描述、视觉推理等功能

CohereForAI的Aya Vision 8B是一个8亿参数的多语言视觉语言模型，专为多种视觉语言任务优化，支持OCR、图像描述、视觉推理、总结、问答等功能。该模型基于C4AI Command R7B语言模型，结合SigLIP2视觉编码器，支持23种语言，具有16K上下文长度。其主要优点包括多语言支持、强大的视觉理解能力以及广泛的适用场景。该模型以开源权重形式发布，旨在推动全球研究社区的发展。根据CC-BY-NC许可协议，用户需遵守C4AI的可接受使用政策。

多语言模型问答助手

Snack AI是一款多语言模型问答助手，可以同时向多个语言模型提问并获取答案。它能够帮助用户快速获取准确的信息，并提供丰富的功能和使用场景。Snack AI的定价灵活多样，适合个人用户和企业用户的不同需求。

Aya Vision 是 Cohere 推出的多语言多模态视觉模型，旨在提升多语言场景下的视觉和文本理解能力。

Aya Vision 是 Cohere For AI 团队开发的先进视觉模型，专注于多语言多模态任务，支持 23 种语言。该模型通过创新的算法突破，如合成标注、多语言数据扩展和多模态模型融合，显著提升了视觉和文本任务的性能。其主要优点包括高效性（在计算资源有限的情况下仍能表现出色）和广泛的多语言支持。Aya Vision 的发布旨在推动多语言多模态研究的前沿发展，并为全球研究社区提供技术支持。

AI多语言文档翻译工具

PDF Translator是一款AI工具，可以翻译各种类型的文档，包括原生和扫描的PDF文件，jpeg、png和heif格式的图片，以及Microsoft Word、Excel和PowerPoint文件。附加功能包括PDF编辑、PDF转照片、照片转PDF、扫描转PDF和PDF拆分。拥有136种不同语言的翻译服务，可以在不损害原始文件格式或布局的情况下提供高质量的翻译。该工具使用由Google和Microsoft提供支持的神经机器翻译（NMT）模型，提供高效可靠的翻译服务。通过利用这些AI能力，PDF Translator确保翻译文本准确有效，适用于各种语言。简单易用的界面使得快速轻松的翻译成为可能，对于专业人士、研究人员和学生来说是一种有用的工具，使他们能够轻松地以自己偏好的语言获取信息。总的来说，PDF Translator是一款强大的AI工具，利用NMT模型在各种文档类型和语言之间实现无缝翻译，是企业和个人快速有效翻译文件的理想选择。

多语言对话生成模型

Meta Llama 3.1系列模型是一套预训练和指令调整的多语言大型语言模型（LLMs），包含8B、70B和405B三种规模的模型，专为多语言对话使用案例优化，性能优于许多开源和闭源聊天模型。

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。

多语言视觉文本渲染的强有力美学基线

Glyph-ByT5-v2 是微软亚洲研究院推出的一个用于准确多语言视觉文本渲染的模型。它不仅支持10种不同语言的准确视觉文本渲染，而且在美学质量上也有显著提升。该模型通过创建高质量的多语言字形文本和平面设计数据集，构建多语言视觉段落基准，并利用最新的步态感知偏好学习方法来提高视觉美学质量。

大型多语言预训练语言模型

Meta Llama 3.1-405B 是由 Meta 开发的一系列大型多语言预训练语言模型，包含8B、70B和405B三种规模的模型。这些模型经过优化的变压器架构，使用监督式微调（SFT）和强化学习与人类反馈（RLHF）进行调优，以符合人类对帮助性和安全性的偏好。Llama 3.1 模型支持多种语言，包括英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语。该模型在多种自然语言生成任务中表现出色，并在行业基准测试中超越了许多现有的开源和封闭聊天模型。

最新的视觉语言模型，支持多语言和多模态理解

Qwen2-VL-72B是Qwen-VL模型的最新迭代，代表了近一年的创新成果。该模型在视觉理解基准测试中取得了最新的性能，包括MathVista、DocVQA、RealWorldQA、MTVQA等。它能够理解超过20分钟的视频，并可以集成到手机、机器人等设备中，进行基于视觉环境和文本指令的自动操作。除了英语和中文，Qwen2-VL现在还支持图像中不同语言文本的理解，包括大多数欧洲语言、日语、韩语、阿拉伯语、越南语等。模型架构更新包括Naive Dynamic Resolution和Multimodal Rotary Position Embedding (M-ROPE)，增强了其多模态处理能力。

多语言AI模型，支持101种语言。

Aya是由Cohere For AI领导的全球性倡议，涉及119个国家的3000多名独立研究人员。Aya是一个尖端模型和数据集，通过开放科学推进101种语言的多语言AI。Aya模型能够理解并按照101种语言的指令执行任务，是迄今为止最大的开放科学机器学习项目之一，重新定义了研究领域，通过与全球独立研究人员合作，实现了完全开源的数据集和模型。

专注长文本、多语言、垂直化

达观 “曹植” 大模型是专注于长文本、多语言、垂直化发展的国产大语言模型。具有自动化写作、翻译、专业性报告写作能力，支持多语言应用和垂直行业定制。可提供高质量文案撰写服务，广泛适用于各行业，是解决企业实际问题的智能工具。

多语言对话生成模型

Meta Llama 3.1是一系列预训练和指令调整的多语言大型语言模型（LLMs），支持8种语言，专为对话使用案例优化，并通过监督式微调（SFT）和人类反馈的强化学习（RLHF）来提高安全性和有用性。

70亿参数的多语言大型语言模型

Llama-3.3-70B-Instruct是由Meta开发的一个70亿参数的大型语言模型，专门针对多语言对话场景进行了优化。该模型使用优化的Transformer架构，并通过监督式微调(SFT)和基于人类反馈的强化学习(RLHF)来提高其有用性和安全性。它支持多种语言，并能够处理文本生成任务，是自然语言处理领域的一项重要技术。

多语言大型语言模型，优化对话场景。

Meta Llama 3.1是一系列多语言的大型预训练和指令调整的生成模型，包含8B、70B和405B大小的版本。这些模型专为多语言对话用例而优化，并在常见行业基准测试中表现优于许多开源和闭源聊天模型。模型使用优化的transformer架构，并通过监督式微调(SFT)和强化学习与人类反馈(RLHF)进行调整，以符合人类对有用性和安全性的偏好。

7B参数的多语言文本生成模型

CohereForAI/c4ai-command-r7b-12-2024是一个7B参数的多语言模型，专注于推理、总结、问答和代码生成等高级任务。该模型支持检索增强生成（RAG）和工具使用，能够使用和组合多个工具来完成更复杂的任务。它在企业相关的代码用例上表现优异，支持23种语言。

Aya Vision 32B 是一个支持多语言的视觉语言模型，适用于OCR、图像描述、视觉推理等多种用途。

Aya Vision 32B 是由 Cohere For AI 开发的先进视觉语言模型，拥有 320 亿参数，支持 23 种语言，包括英语、中文、阿拉伯语等。该模型结合了最新的多语言语言模型 Aya Expanse 32B 和 SigLIP2 视觉编码器，通过多模态适配器实现视觉与语言理解的结合。它在视觉语言领域表现出色，能够处理复杂的图像与文本任务，如 OCR、图像描述、视觉推理等。该模型的发布旨在推动多模态研究的普及，其开源权重为全球研究人员提供了强大的工具。该模型遵循 CC-BY-NC 许可证，并需遵守 Cohere For AI 的合理使用政策。

多语言大型语言模型，支持23种语言

Aya Expanse是一个具有高级多语言能力的开放权重研究模型。它专注于将高性能的预训练模型与Cohere For AI一年的研究成果相结合，包括数据套利、多语言偏好训练、安全调整和模型合并。该模型是一个强大的多语言大型语言模型，服务于23种语言，包括阿拉伯语、中文（简体和繁体）、捷克语、荷兰语、英语、法语、德语、希腊语、希伯来语、印地语、印尼语、意大利语、日语、韩语、波斯语、波兰语、葡萄牙语、罗马尼亚语、俄语、西班牙语、土耳其语、乌克兰语和越南语。

AI驱动的多语言翻译平台，支持文档、图片和视频翻译。

Transmonkey是一个AI驱动的在线翻译平台，支持超过130种语言的文档、图片和视频翻译。该平台利用大型语言模型提供高精度的翻译服务，同时保持文件原有格式和布局。Transmonkey以其高效的翻译速度、广泛的文件格式支持和用户友好的操作界面受到用户青睐。产品背景信息显示，Transmonkey致力于打破语言障碍，提升用户的数字体验。价格方面，Transmonkey提供免费试用，并有付费订阅服务。

开源多语言多模态对话模型

GLM-4系列是智谱AI推出的新一代预训练模型，包括GLM-4-9B、GLM-4-9B-Chat、GLM-4-9B-Chat-1M和GLM-4V-9B。这些模型在语义理解、数学推理、代码执行等方面表现出色，支持多达26种语言，并具备网页浏览、代码执行等高级功能。GLM-4V-9B模型还具备高分辨率的视觉理解能力，适合多模态应用场景。

多语言大型语言模型

Llama-3.2-1B是由Meta公司发布的多语言大型语言模型，专注于文本生成任务。该模型使用优化的Transformer架构，并通过监督式微调（SFT）和人类反馈的强化学习（RLHF）进行调优，以符合人类对有用性和安全性的偏好。该模型支持8种语言，包括英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语，并在多种对话使用案例中表现优异。

多语言指令微调的大型语言模型

Aya-23-8B是由Cohere For AI开发的指令微调模型，具有23种语言的强大多语言能力，专注于将高性能预训练模型与Aya Collection结合，为研究人员提供高性能的多语言模型。

1T开源多语言大型语言模型

Tele-FLM-1T是一个开源的1T多语言大型语言模型，基于解码器仅Transformer架构，经过约2T tokens的训练。该模型在规模上展现出卓越的性能，有时甚至超越了更大的模型。除了分享模型权重外，还提供了核心设计、工程实践和训练细节，期待对学术和工业社区都有所裨益。

多语言阅读的AI助手

EasyTranslator是一个基于OpenAI API的命令行工具，支持多种文件格式（包括.txt、.pdf、.docx、.md、.mobi和.epub）的翻译。它可以轻松地翻译文本文件，消除语言障碍。