产品库

多功能文本生成工具

文心大模型包含文本生成、文生图、智能对话等技能，可用于文化传媒、艺术创作、教育科研、金融保险、医疗健康等多个应用场景。该产品具有高效、智能、多样化等优势，定价灵活，适用于个人用户和企业用户。

专为中文优化的聊天模型

Llama3-8B-Chinese-Chat 是一个专为中文优化的聊天模型，基于 Meta-Llama-3-8B-Instruct 模型并通过 ORPO 进行微调。该模型显著减少了中文问题英文回答以及回答中中英文混合的现象，同时减少了回答中表情符号的使用，使得回答更加正式。

一个集成视觉理解和生成的多模态生成模型。

Liquid 是一个自回归生成模型，通过将图像分解为离散代码并与文本标记共享特征空间，促进视觉理解和文本生成的无缝集成。此模型的主要优点在于无需外部预训练的视觉嵌入，减少了对资源的依赖，同时通过规模法则发现了理解与生成任务之间的相互促进效应。

强大的语言模型，支持多种自然语言处理任务。

GLM-4-32B 是一个高性能的生成语言模型，旨在处理多种自然语言任务。它通过深度学习技术训练而成，能够生成连贯的文本和回答复杂问题。该模型适用于学术研究、商业应用和开发者，价格合理，定位精准，是自然语言处理领域的领先产品。

Dream 7B 是最强大的开放扩散大语言模型。

Dream 7B 是由香港大学 NLP 组和华为诺亚方舟实验室联合推出的最新扩散大语言模型。它在文本生成领域展现了优异的性能，特别是在复杂推理、长期规划和上下文连贯性等方面。该模型采用了先进的训练方法，具有强大的计划能力和灵活的推理能力，为各类 AI 应用提供了更为强大的支持。

将文本即时转换为令人惊叹的 3D 模型。

MeshifAI 是一个先进的文本到 3D 模型生成平台，旨在帮助开发者在应用程序、游戏和网站中快速集成高质量的 3D 生成功能。凭借其强大的 AI 技术，用户只需输入描述，便可生成逼真的 3D 模型，极大地简化了 3D 设计过程。该平台易于使用，适合各种开发需求。

一个强大的文本生成模型，适用于多种对话应用。

DeepSeek-V3-0324 是一个先进的文本生成模型，具有 685 亿参数，采用 BF16 和 F32 张量类型，能够支持高效的推理和文本生成。该模型的主要优点在于其强大的生成能力和开放源码的特性，使其可以被广泛应用于多种自然语言处理任务。该模型的定位是为开发者和研究人员提供一个强大的工具，帮助他们在文本生成领域取得突破。

一款 21B 通用推理模型，适合低延迟应用。

Reka Flash 3 是一款从零开始训练的 21 亿参数的通用推理模型，利用合成和公共数据集进行监督微调，结合基于模型和基于规则的奖励进行强化学习。该模型在低延迟和设备端部署应用中表现优异，具有较强的研究能力。它目前是同类开源模型中的最佳选择，适合于各种自然语言处理任务和应用场景。

o1-pro 模型通过强化学习提升复杂推理能力，提供更优答案。

o1-pro 模型是一种先进的人工智能语言模型，专为提供高质量文本生成和复杂推理设计。其在推理和响应准确性上表现优越，适合需要高精度文本处理的应用场景。该模型的定价基于使用的 tokens，输入每百万 tokens 价格为 150 美元，输出每百万 tokens 价格为 600 美元，适合企业和开发者在其应用中集成高效的文本生成能力。

私密且无审查的人工智能平台，提供文本、图像和代码生成等功能。

Venice 是一个以隐私保护为核心的人工智能平台，提供文本生成、图像生成和代码生成等多种功能。它强调用户数据的私密性，所有数据仅存储在用户设备上，不会上传至服务器。该平台利用领先的开源 AI 技术，提供无审查、无偏见的智能服务，旨在为用户提供一个自由探索创意和知识的环境。Venice 提供免费和付费两种账户选项，付费用户可享受更高分辨率的图像、无水印、无限制的提示次数等高级功能。

SmolVLM2 是一个专注于视频内容分析和生成的轻量化语言模型。

SmolVLM2 是一种轻量级的视频语言模型，旨在通过分析视频内容生成相关的文本描述或视频亮点。该模型具有高效性、低资源消耗的特点，适合在多种设备上运行，包括移动设备和桌面客户端。其主要优点是能够快速处理视频数据并生成高质量的文本输出，为视频内容创作、视频分析和教育等领域提供了强大的技术支持。该模型由 Hugging Face 团队开发，定位为高效、轻量化的视频处理工具，目前处于实验阶段，用户可以免费试用。

为LLM训练和推理生成网站整合文本文件的工具

LLMs.txt生成器是一个由Firecrawl提供支持的在线工具，旨在帮助用户从网站生成用于LLM训练和推理的整合文本文件。它通过整合网页内容，为训练大型语言模型提供高质量的文本数据，从而提高模型的性能和准确性。该工具的主要优点是操作简单、高效，能够快速生成所需的文本文件。它主要面向需要大量文本数据进行模型训练的开发者和研究人员，为他们提供了一种便捷的解决方案。

QwQ-32B 是一款强大的推理模型，专为复杂问题解决和文本生成设计，性能卓越。

QwQ-32B 是 Qwen 系列的推理模型，专注于复杂问题的思考和推理能力。它在下游任务中表现出色，尤其是在解决难题方面。该模型基于 Qwen2.5 架构，经过预训练和强化学习优化，具有 325 亿参数，支持 131072 个完整上下文长度的处理能力。其主要优点包括强大的推理能力、高效的长文本处理能力和灵活的部署选项。该模型适用于需要深度思考和复杂推理的场景，如学术研究、编程辅助和创意写作等。

Nummi 是一个智能、个性化的 AI 助手，帮助用户高效完成工作和创意任务。

Nummi 是一款智能 AI 助手，通过自然语言处理技术为用户提供个性化服务。它能够帮助用户生成创意、规划工作、优化流程等。其主要优点是高效、智能且易于使用，适合需要提升工作效率和激发创意的用户。Nummi 的定位是为个人和创业者提供便捷的 AI 工具，目前尚不清楚具体价格，但可能提供免费试用或付费版本。

Mochii AI 是一款由尖端模型支持的个性化人工智能生态系统，助力人类与 AI 协作的未来。

Mochii AI 旨在通过自适应记忆、自定义个性和无缝多平台集成，推动人类与人工智能的协作。它支持多种高级 AI 模型，如 OpenAI、Claude、Gemini、DALL-E 和 Stable Diffusion，能够实现智能对话、内容创作、数据分析和图像生成等功能。产品提供免费层级，无需信用卡即可使用，适合希望提升工作效率和创造力的专业人士。

Phind是一款先进的人工智能搜索工具，支持多语言和多搜索功能。

Phind是一款基于人工智能的先进搜索工具，能够通过多轮对话和多语言支持帮助用户快速获取信息。它支持多种搜索方式，包括文本、语音和图像搜索，能够提供更精准的搜索结果。Phind的主要优点是其强大的自然语言处理能力和多语言支持，能够满足不同用户的需求。该产品定位为高端智能搜索工具，适合需要高效获取信息的用户。

olmOCR-7B-0225-preview 是一个基于 Qwen2-VL-7B-Instruct 微调的文档图像识别模型，用于高效转换文档为纯文本。

olmOCR-7B-0225-preview 是由 Allen Institute for AI 开发的先进文档识别模型，旨在通过高效的图像处理和文本生成技术，将文档图像快速转换为可编辑的纯文本。该模型基于 Qwen2-VL-7B-Instruct 微调，结合了强大的视觉和语言处理能力，适用于大规模文档处理任务。其主要优点包括高效处理能力、高精度文本识别以及灵活的提示生成方式。该模型适用于研究和教育用途，遵循 Apache 2.0 许可证，强调负责任的使用。

Magma-8B 是微软推出的一款多模态 AI 模型，能够处理图像和文本输入并生成文本输出。

Magma-8B 是微软开发的一款多模态 AI 基础模型，专为研究多模态 AI 代理而设计。它结合了文本和图像输入，能够生成文本输出，并具备视觉规划和代理能力。该模型使用了 Meta LLaMA-3 作为语言模型骨干，并结合 CLIP-ConvNeXt-XXLarge 视觉编码器，支持从无标签视频数据中学习时空关系，具有强大的泛化能力和多任务适应性。Magma-8B 在多模态任务中表现出色，特别是在空间理解和推理方面。它为多模态 AI 研究提供了强大的工具，推动了虚拟和现实环境中复杂交互的研究。

Step-Audio是一个开源智能语音交互框架，支持多语言对话、情感语调和语音克隆等功能。

Step-Audio是首个生产级开源智能语音交互框架，整合了语音理解与生成能力，支持多语言对话、情感语调、方言、语速和韵律风格控制。其核心技术包括130B参数多模态模型、生成式数据引擎、精细语音控制和增强智能。该框架通过开源模型和工具，推动智能语音交互技术的发展，适用于多种语音应用场景。

s1是一个基于Qwen2.5-32B-Instruct微调的推理模型，仅用1000个样本进行训练。

s1是一个推理模型，专注于通过少量样本实现高效的文本生成能力。它通过预算强制技术在测试时进行扩展，能够匹配o1-preview的性能。该模型由Niklas Muennighoff等人开发，相关研究发表在arXiv上。模型使用Safetensors技术，具有328亿参数，支持文本生成任务。其主要优点是能够通过少量样本实现高质量的推理，适合需要高效文本生成的场景。

Xwen-Chat是专注中文对话的大语言模型集合，提供多版本模型及语言生成服务

Xwen-Chat由xwen-team开发，为满足高质量中文对话模型需求而生，填补领域空白。其有多个版本，具备强大语言理解与生成能力，可处理复杂语言任务，生成自然对话内容，适用于智能客服等场景，在Hugging Face平台免费提供。

SmolVLM-256M 是世界上最小的多模态模型，可高效处理图像和文本输入并生成文本输出。

SmolVLM-256M 是由 Hugging Face 开发的多模态模型，基于 Idefics3 架构，专为高效处理图像和文本输入而设计。它能够回答关于图像的问题、描述视觉内容或转录文本，且仅需不到 1GB 的 GPU 内存即可运行推理。该模型在多模态任务上表现出色，同时保持轻量化架构，适合在设备端应用。其训练数据来自 The Cauldron 和 Docmatix 数据集，涵盖文档理解、图像描述等多领域内容，使其具备广泛的应用潜力。目前该模型在 Hugging Face 平台上免费提供，旨在为开发者和研究人员提供强大的多模态处理能力。

基于RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术的智能对话系统

RAG Web UI 是一个基于 RAG 技术的智能对话系统，它结合了文档检索和大型语言模型，能够为企业和个人提供基于知识库的智能问答服务。该系统采用前后端分离架构，支持多种文档格式（如 PDF、DOCX、Markdown、Text）的智能管理，包括自动分块和向量化处理。其对话引擎支持多轮对话和引用标注，能够提供精准的知识检索和生成服务。该系统还支持高性能向量数据库（如 ChromaDB、Qdrant）的灵活切换，具有良好的扩展性和性能优化。作为一种开源项目，它为开发者提供了丰富的技术实现和应用场景，适合用于构建企业级知识管理系统或智能客服平台。

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 是一款高性能的文本生成模型，适用于多种推理和生成任务。

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 是 DeepSeek 团队开发的一款基于 Qwen-14B 的蒸馏模型，专注于推理和文本生成任务。该模型通过大规模强化学习和数据蒸馏技术，显著提升了推理能力和生成质量，同时降低了计算资源需求。其主要优点包括高性能、低资源消耗和广泛的适用性，适用于需要高效推理和文本生成的场景。

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 是一款高性能的开源语言模型，适用于多种文本生成任务。

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 是由 DeepSeek 团队开发的高性能语言模型，基于 Qwen-2.5 系列进行蒸馏优化。该模型在多项基准测试中表现出色，尤其是在数学、代码和推理任务上。其主要优点包括高效的推理能力、强大的多语言支持以及开源特性，便于研究人员和开发者进行二次开发和应用。该模型适用于需要高性能文本生成的场景，如智能客服、内容创作和代码辅助等，具有广泛的应用前景。

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。

Textoon 是一款基于文本描述生成生动 2D 卡通角色的创新工具。

Textoon 是由阿里巴巴集团通义实验室推出的一种创新方法，能够根据文本描述快速生成多样化的 2D 卡通角色。该技术利用先进的语言和视觉模型，将文本意图转化为 2D 角色外观，生成的 Live2D 模型具有高效性和兼容性。它不仅满足了数字角色创作中对 2D 卡通风格的需求，还填补了当前 3D 角色研究中对 2D 互动角色关注不足的空白。其主要优点包括高效的渲染性能、灵活的文本解析能力和可编辑性，适用于快速生成高质量的 2D 卡通角色。

InternLM3 是一个专注于文本生成的模型集合，提供多种优化版本以满足不同需求。

InternLM3 是由 InternLM 团队开发的一系列高性能语言模型，专注于文本生成任务。该模型通过多种量化技术优化，能够在不同硬件环境下高效运行，同时保持出色的生成质量。其主要优点包括高效的推理性能、多样化的应用场景以及对多种文本生成任务的优化支持。InternLM3 适用于需要高质量文本生成的开发者和研究人员，能够帮助他们在自然语言处理领域快速实现应用。

MiniMax-Text-01是一个强大的语言模型，具有4560亿总参数，能够处理长达400万token的上下文。

MiniMax-Text-01是一个由MiniMaxAI开发的大型语言模型，拥有4560亿总参数，其中每个token激活459亿参数。它采用了混合架构，结合了闪电注意力、softmax注意力和专家混合（MoE）技术，通过先进的并行策略和创新的计算-通信重叠方法，如线性注意力序列并行主义加（LASP+）、变长环形注意力、专家张量并行（ETP）等，将训练上下文长度扩展到100万token，并能在推理时处理长达400万token的上下文。在多个学术基准测试中，MiniMax-Text-01展现出了顶级模型的性能。

一个基于Qwen2.5-Coder系列训练的大型语言模型，专注于代理应用。

Dria-Agent-a-7B是一个基于Qwen2.5-Coder系列训练的大型语言模型，专注于代理应用。它采用Pythonic函数调用方式，与传统JSON函数调用方法相比，具有单次并行多函数调用、自由形式推理和动作以及即时复杂解决方案生成等优势。该模型在多个基准测试中表现出色，包括Berkeley Function Calling Leaderboard (BFCL)、MMLU-Pro和Dria-Pythonic-Agent-Benchmark (DPAB)。模型大小为76.2亿参数，采用BF16张量类型，支持文本生成任务。其主要优点包括强大的编程辅助能力、高效的函数调用方式以及在特定领域的高准确率。该模型适用于需要复杂逻辑处理和多步骤任务执行的应用场景，如自动化编程、智能代理等。目前，该模型在Hugging Face平台上提供，供用户免费使用。