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提供企业级大型语言模型和预测人工智能，帮助企业提升预测能力

Wand AI是一款基于企业级大型语言模型和预测人工智能的数据管理工具。通过使用Wand AI，您可以将数据转化为AI，大大提高业务的预测能力。Wand AI提供自助式、无代码、无麻烦的操作，专为业务用户打造。您只需专注于自己的业务需求，Wand平台为您提供所需的AI解决方案。无论是销售和营销、客户成功、人力资源、风险与合规、运营、采购等领域，Wand AI都能为您提供强大的功能和优势。请访问官方网站了解更多信息。

Agent Laboratory是一个端到端的自主研究工作流，旨在协助人类研究人员实施研究想法。

Agent Laboratory是一个由Samuel Schmidgall等人开发的项目，旨在通过大型语言模型驱动的专门代理，帮助研究人员完成从文献综述到实验执行再到报告撰写的整个研究流程。它不是为了取代人类的创造力，而是为了补充创造力，使研究人员能够专注于构思和批判性思维，同时自动化编码和文档等重复性和耗时的任务。该工具的源代码采用MIT许可证，允许在遵守MIT许可证条款的情况下使用、修改和分发代码。

先进的多模态大型语言模型，具备卓越的多模态推理能力。

InternVL2_5-26B-MPO-AWQ 是由 OpenGVLab 开发的多模态大型语言模型，旨在通过混合偏好优化提升模型的推理能力。该模型在多模态任务中表现出色，能够处理图像和文本之间的复杂关系。它采用了先进的模型架构和优化技术，使其在多模态数据处理方面具有显著优势。该模型适用于需要高效处理和理解多模态数据的场景，如图像描述生成、多模态问答等。其主要优点包括强大的推理能力和高效的模型架构。

AnyParser Pro 是一款能够快速准确地从 PDF、PPT 和图像中提取内容的大型语言模型。

AnyParser Pro 是由 CambioML 开发的一款创新的文档解析工具，它利用大型语言模型（LLM）技术，能够快速准确地从 PDF、PPT 和图像文件中提取出完整的文本内容。该技术的主要优点在于其高效的处理速度和高精度的解析能力，能够显著提高文档处理的效率。AnyParser Pro 的背景信息显示，它是由 Y Combinator 孵化的初创公司 CambioML 推出的，旨在为用户提供一种简单易用且功能强大的文档解析解决方案。目前，该产品提供免费试用，用户可以通过获取 API 密钥来访问其功能。

Sonus-1：开启大型语言模型（LLMs）的新时代

Sonus-1是Sonus AI推出的一系列大型语言模型（LLMs），旨在推动人工智能的边界。这些模型以其高性能和多应用场景的多功能性而设计，包括Sonus-1 Mini、Sonus-1 Air、Sonus-1 Pro和Sonus-1 Pro (w/ Reasoning)等不同版本，以满足不同需求。Sonus-1 Pro (w/ Reasoning)在多个基准测试中表现突出，特别是在推理和数学问题上，展现了其超越其他专有模型的能力。Sonus AI致力于开发高性能、可负担、可靠且注重隐私的大型语言模型。

多模态大型语言模型，提升视觉与语言的交互能力。

InternVL2_5-26B-MPO是一个多模态大型语言模型（MLLM），它在InternVL2.5的基础上，通过混合偏好优化（Mixed Preference Optimization, MPO）进一步提升了模型性能。该模型能够处理包括图像、文本在内的多模态数据，广泛应用于图像描述、视觉问答等场景。它的重要性在于能够理解和生成与图像内容紧密相关的文本，推动了多模态人工智能的边界。产品背景信息包括其在多模态任务中的卓越性能，以及在OpenCompass Learderboard中的评估结果。该模型为研究者和开发者提供了强大的工具，以探索和实现多模态人工智能的潜力。

多模态大型语言模型，提升视觉与语言的交互能力

InternVL2_5-8B-MPO-AWQ是OpenGVLab推出的一款多模态大型语言模型，它基于InternVL2.5系列，并采用混合偏好优化（Mixed Preference Optimization, MPO）技术。该模型在视觉和语言的理解与生成方面展现了卓越的性能，尤其在多模态任务中表现出色。它通过结合视觉部分InternViT和语言部分InternLM或Qwen，使用随机初始化的MLP投影器进行增量预训练，实现了对图像和文本的深入理解与交互。该技术的重要性在于它能够处理包括单图像、多图像以及视频数据在内的多种数据类型，为多模态人工智能领域提供了新的解决方案。

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，它基于InternVL2.5和混合偏好优化构建。该模型整合了新增量预训练的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。InternVL2.5-MPO在新版本中保留了与InternVL 2.5及其前身相同的模型架构，遵循“ViT-MLP-LLM”范式。该模型支持多图像和视频数据，通过混合偏好优化（MPO）进一步提升模型性能，使其在多模态任务中表现更优。

先进的医疗领域大型语言模型

HuatuoGPT-o1-8B 是一个专为高级医疗推理设计的医疗领域大型语言模型（LLM）。它在提供最终响应之前会生成一个复杂的思考过程，反映并完善其推理过程。该模型基于LLaMA-3.1-8B构建，支持英文，并且采用'thinks-before-it-answers'的方法，输出格式包括推理过程和最终响应。此模型在医疗领域具有重要意义，因为它能够处理复杂的医疗问题并提供深思熟虑的答案，这对于提高医疗决策的质量和效率至关重要。

医疗领域复杂推理的大型语言模型

HuatuoGPT-o1是一个专为医疗复杂推理设计的大语言模型，能够识别错误、探索替代策略并完善答案。该模型通过利用可验证的医疗问题和专门的医疗验证器，推进了复杂推理的发展。HuatuoGPT-o1的主要优点包括：使用验证器指导复杂推理轨迹的搜索，以微调大型语言模型；应用基于验证器奖励的强化学习（PPO）进一步提升复杂推理能力。HuatuoGPT-o1的开源模型、数据和代码，使其在医疗教育和研究领域具有重要价值。

多模态大型语言模型，优化图像与文本交互能力

InternVL2_5-4B-MPO-AWQ是一个多模态大型语言模型（MLLM），专注于提升模型在图像和文本交互任务中的表现。该模型基于InternVL2.5系列，并通过混合偏好优化（MPO）进一步提升性能。它能够处理包括单图像和多图像、视频数据在内的多种输入，适用于需要图像和文本交互理解的复杂任务。InternVL2_5-4B-MPO-AWQ以其卓越的多模态能力，为图像-文本到文本的任务提供了一个强大的解决方案。

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。

多模态大型语言模型，提升文本、图像和视频数据处理能力。

Valley是由字节跳动开发的多模态大型模型（MLLM），旨在处理涉及文本、图像和视频数据的多种任务。该模型在内部电子商务和短视频基准测试中取得了最佳结果，远超过其他开源模型，并在OpenCompass多模态模型评估排行榜上展现了出色的性能，平均得分67.40，位列已知开源MLLMs（<10B）中的前两名。

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。

多模态大型语言模型，提升视觉和语言的综合理解能力

InternVL2_5-1B-MPO是一个多模态大型语言模型（MLLM），它基于InternVL2.5和混合偏好优化（MPO）构建，展示了优越的整体性能。该模型集成了新增量预训练的InternViT与各种预训练的大型语言模型（LLMs），包括InternLM 2.5和Qwen 2.5，使用随机初始化的MLP投影器。InternVL2.5-MPO在模型架构上保留了与InternVL 2.5及其前身相同的“ViT-MLP-LLM”范式，并引入了对多图像和视频数据的支持。该模型在多模态任务中表现出色，能够处理包括图像描述、视觉问答等多种视觉语言任务。

大规模生成多样且具有挑战性的心理理论数据的框架

ExploreToM是由Facebook Research开发的一个框架，旨在大规模生成多样化和具有挑战性的心理理论数据，用于强化大型语言模型（LLMs）的训练和评估。该框架利用A*搜索算法在自定义的领域特定语言上生成复杂的故事结构和新颖、多样化且合理的情景，以测试LLMs的极限。

LG AI Research开发的多语言、高性能大型语言模型

EXAONE-3.5-32B-Instruct-GGUF是LG AI Research开发的一系列指令调优的双语（英语和韩语）生成模型，包含2.4B至32B参数的不同版本。这些模型支持长达32K令牌的长上下文处理，展现了在真实世界用例和长上下文理解中的最前沿性能，同时在与近期发布的类似规模模型相比，在通用领域保持竞争力。该模型系列通过技术报告、博客和GitHub提供了详细信息，并且包含了多种精度的指令调优32B语言模型，具有以下特点：参数数量（不含嵌入）为30.95B，层数为64，注意力头数为GQA，包含40个Q头和8个KV头，词汇量为102,400，上下文长度为32,768令牌，量化包括Q8_0、Q6_0、Q5_K_M、Q4_K_M、IQ4_XS等GGUF格式（也包括BF16权重）。

可扩展的流媒体语音合成技术，结合大型语言模型。

CosyVoice 2是由阿里巴巴集团的SpeechLab@Tongyi团队开发的语音合成模型，它基于监督离散语音标记，并结合了两种流行的生成模型：语言模型（LMs）和流匹配，实现了高自然度、内容一致性和说话人相似性的语音合成。该模型在多模态大型语言模型（LLMs）中具有重要的应用，特别是在交互体验中，响应延迟和实时因素对语音合成至关重要。CosyVoice 2通过有限标量量化提高语音标记的码本利用率，简化了文本到语音的语言模型架构，并设计了块感知的因果流匹配模型以适应不同的合成场景。它在大规模多语言数据集上训练，实现了与人类相当的合成质量，并具有极低的响应延迟和实时性。

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。

开源多模态大型语言模型系列

InternVL 2.5是基于InternVL 2.0的高级多模态大型语言模型系列，它在保持核心模型架构的同时，在训练和测试策略以及数据质量方面引入了显著的增强。该模型深入探讨了模型扩展与性能之间的关系，系统地探索了视觉编码器、语言模型、数据集大小和测试时配置的性能趋势。通过在包括多学科推理、文档理解、多图像/视频理解、现实世界理解、多模态幻觉检测、视觉定位、多语言能力和纯语言处理在内的广泛基准测试中进行的广泛评估，InternVL 2.5展现出了与GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet等领先商业模型相媲美的竞争力。特别是，该模型是第一个在MMMU基准测试中超过70%的开源MLLM，通过链式思考（CoT）推理实现了3.7个百分点的提升，并展示了测试时扩展的强大潜力。

多模态大型语言模型，融合视觉与语言理解。

InternVL2_5-4B是一个先进的多模态大型语言模型（MLLM），在InternVL 2.0的基础上进行了核心模型架构的维护，并在训练和测试策略以及数据质量上进行了显著增强。该模型在处理图像、文本到文本的任务中表现出色，特别是在多模态推理、数学问题解决、OCR、图表和文档理解等方面。作为开源模型，它为研究人员和开发者提供了强大的工具，以探索和构建基于视觉和语言的智能应用。

个人电脑AI性能基准测试

MLPerf Client是由MLCommons共同开发的新基准测试，旨在评估个人电脑（从笔记本、台式机到工作站）上大型语言模型（LLMs）和其他AI工作负载的性能。该基准测试通过模拟真实世界的AI任务，提供清晰的指标，以了解系统如何处理生成性AI工作负载。MLPerf Client工作组希望这个基准测试能够推动创新和竞争，确保个人电脑能够应对AI驱动的未来挑战。

多模态大型语言模型，支持图像与文本的深度交互

InternVL 2.5 是一个先进的多模态大型语言模型系列，它在InternVL 2.0的基础上，通过引入显著的训练和测试策略增强以及数据质量提升，维持了其核心模型架构。该模型整合了新增量预训练的InternViT与各种预训练的大型语言模型，例如InternLM 2.5和Qwen 2.5，使用随机初始化的MLP投影器。InternVL 2.5 支持多图像和视频数据，具备动态高分辨率训练方法，能够在处理多模态数据时提供更好的性能。

多模态大型语言模型，支持图像和文本理解

InternVL 2.5是一系列先进的多模态大型语言模型(MLLM)，它在InternVL 2.0的基础上，通过引入显著的训练和测试策略增强以及数据质量提升，保持了其核心模型架构。该模型集成了新增量预训练的InternViT与各种预训练的大型语言模型(LLMs)，如InternLM 2.5和Qwen 2.5，使用随机初始化的MLP投影器。InternVL 2.5支持多图像和视频数据，通过动态高分辨率训练方法，增强了模型处理多模态数据的能力。

多模态大型语言模型，支持图像与文本的交互理解。

InternVL2_5-8B是由OpenGVLab开发的一款多模态大型语言模型（MLLM），它在InternVL 2.0的基础上进行了显著的训练和测试策略增强，以及数据质量提升。该模型采用'ViT-MLP-LLM'架构，集成了新增量预训练的InternViT与多种预训练语言模型，如InternLM 2.5和Qwen 2.5，使用随机初始化的MLP projector。InternVL 2.5系列模型在多模态任务上展现出卓越的性能，包括图像和视频理解、多语言理解等。

多模态大型语言模型，融合视觉与语言理解。

InternVL2_5-26B是一个先进的多模态大型语言模型（MLLM），在InternVL 2.0的基础上，通过引入显著的训练和测试策略增强以及数据质量提升，进一步发展而来。该模型保持了其前身的“ViT-MLP-LLM”核心模型架构，并集成了新增量预训练的InternViT与各种预训练的大型语言模型（LLMs），例如InternLM 2.5和Qwen 2.5，使用随机初始化的MLP投影器。InternVL 2.5系列模型在多模态任务中展现出卓越的性能，尤其在视觉感知和多模态能力方面。

先进的多模态大型语言模型系列

InternVL 2.5是OpenGVLab推出的多模态大型语言模型系列，它在InternVL 2.0的基础上进行了显著的训练和测试策略增强，以及数据质量提升。该模型系列能够处理图像、文本和视频数据，具备多模态理解和生成的能力，是当前多模态人工智能领域的前沿产品。InternVL 2.5系列模型以其高性能和开源特性，为多模态任务提供了强大的支持。

先进多模态大型语言模型系列

InternVL 2.5是一系列先进的多模态大型语言模型（MLLM），在InternVL 2.0的基础上，通过引入显著的训练和测试策略增强以及数据质量提升，进一步发展而来。该模型系列在视觉感知和多模态能力方面进行了优化，支持包括图像、文本到文本的转换在内的多种功能，适用于需要处理视觉和语言信息的复杂任务。

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。

多功能代码沙箱，适用于大型语言模型。

Sandbox Fusion是一个多功能代码沙箱，专为大型语言模型（LLMs）设计。它支持多达20种编程语言，能够全面测试包括编程、数学和硬件编程在内的多个领域。Sandbox Fusion集成了超过10个与编码相关的评估数据集，这些数据集具有标准化的数据格式，并且可以通过统一的HTTP API访问。此外，Sandbox Fusion针对云基础设施部署进行了优化，并在有特权容器时提供内置的安全隔离。产品背景信息显示，Sandbox Fusion由字节跳动有限公司开发，旨在为开发者提供一个安全、高效的代码测试环境。