12B参数的大型语言模型
Mistral-Nemo-Base-2407是由Mistral AI和NVIDIA联合训练的12B参数大型预训练生成文本模型。该模型在多语言和代码数据上进行了训练,显著优于相同或更小规模的现有模型。其主要特点包括:Apache 2.0许可证发布,支持预训练和指令版本,128k上下文窗口训练,支持多种语言和代码数据,是Mistral 7B的替代品。模型架构包括40层、5120维、128头维、14364隐藏维、32头数、8个kv头(GQA)、词汇量约128k、旋转嵌入(theta=1M)。该模型在多个基准测试中表现出色,如HellaSwag、Winogrande、OpenBookQA等。
快速构建MVP
Builco是一个基于AI的代码生成平台,旨在帮助开发者快速构建最小可行产品(MVP)。它支持使用Next.js 14的App Router和Server Actions,通过一键生成客户端和服务器端代码,极大地简化了开发流程。Builco还支持TypeScript、Prisma和Tailwind CSS,使得开发者可以专注于产品的核心功能,而不必在基础代码上花费过多时间。
高性能的开源代码模型
Mamba-Codestral-7B-v0.1 是 Mistral AI Team 开发的基于 Mamba2 架构的开源代码模型,性能与最先进的基于 Transformer 的代码模型相当。它在多个行业标准基准测试中表现出色,提供高效的代码生成和理解能力,适用于编程和软件开发领域。
一款专注于代码生成的高级语言模型
Codestral Mamba是Mistral AI团队发布的专注于代码生成的语言模型,它基于Mamba2架构,拥有线性时间推理的优势和理论上无限序列建模的能力。该模型经过专业训练,具备高级代码和推理能力,能够与当前最先进的基于Transformer的模型相媲美。
智能编程助手,提升开发效率。
CodeGeeX是一款基于大模型的全能智能编程助手,能够实现代码的生成与补全、自动添加注释、代码翻译以及智能问答等功能,支持多种主流IDE和编程语言,帮助开发者显著提高工作效率。
开源的多语言代码生成模型
CodeGeeX4-ALL-9B是CodeGeeX4系列模型的最新开源版本,基于GLM-4-9B持续训练,显著提升了代码生成能力。它支持代码补全、生成、代码解释、网页搜索、函数调用、代码问答等功能,覆盖软件开发的多个场景。在公共基准测试如BigCodeBench和NaturalCodeBench上表现优异,是参数少于10亿的最强代码生成模型,实现了推理速度与模型性能的最佳平衡。
先进的编译器优化大型语言模型
Meta Large Language Model Compiler (LLM Compiler-13b-ftd) 是一个基于Code Llama构建的先进大型语言模型,专注于编译器优化和代码推理。它在预测LLVM优化效果和汇编代码反编译方面展现出了卓越的性能,能够显著提高代码效率和减小代码体积。
先进的编译器优化大型语言模型
Meta Large Language Model Compiler (LLM Compiler-13b) 是基于Code Llama构建的,专注于代码优化和编译器推理的先进大型语言模型。它在编译器优化任务上展现出比现有公开可用的大型语言模型更强的理解能力,能够完美模拟编译器输出20%的时间。LLM Compiler提供了两种模型尺寸:7B和13B参数,针对不同的服务和延迟需求进行了训练。该模型是免费的,适用于研究和商业用途,旨在支持编译器研究人员和工程师,并激发创新工具的开发。
先进的编译器优化大型语言模型
LLM Compiler-7b-ftd是由Meta开发的大型语言模型,它基于Code Llama,针对代码优化和编译器推理进行了改进。它在预测LLVM优化效果方面表现卓越,能够完美模拟编译器输出,是编译器优化任务的理想工具。
快速构建自定义后台操作软件的开发者平台
Dropbase是一个为开发者设计的平台,旨在快速且无痛地构建自定义的内部工具和后台操作软件。它通过自然语言声明应用、UI预览、拖放调整、输入行为生成代码、代码运行和追踪调试等功能,帮助开发者摆脱低代码/无代码开发的局限。Dropbase支持与现有的CRM、计费和支持工具集成,提供如管理面板、审批仪表板、数据编辑器、云控制台和通知系统等多样化的内部软件组件,并且完全使用Python编写,提供代码的灵活性和重用性。
开源代码语言模型,支持多编程语言。
DeepSeek-Coder-V2是一个开源的Mixture-of-Experts代码语言模型,性能可与GPT4-Turbo相媲美,在代码特定任务上表现突出。它通过额外的6万亿个token进一步预训练,增强了编码和数学推理能力,同时保持了在一般语言任务上的相似性能。与DeepSeek-Coder-33B相比,在代码相关任务、推理和一般能力方面都有显著进步。此外,它支持的编程语言从86种扩展到338种,上下文长度从16K扩展到128K。
开源代码语言模型,提升编程和数学推理能力。
DeepSeek-Coder-V2是一个开源的专家混合模型(Mixture-of-Experts, MoE),专为代码语言设计,其性能与GPT4-Turbo相当。它在代码特定任务上表现优异,同时在通用语言任务上保持了相当的性能。与DeepSeek-Coder-33B相比,V2版本在代码相关任务和推理能力上都有显著提升。此外,它支持的编程语言从86种扩展到了338种,上下文长度也从16K扩展到了128K。
开源代码语言模型,提升编程智能。
DeepSeek-Coder-V2是一个开源的Mixture-of-Experts (MoE) 代码语言模型,性能与GPT4-Turbo相当,在代码特定任务上表现卓越。它在DeepSeek-Coder-V2-Base的基础上,通过6万亿token的高质量多源语料库进一步预训练,显著增强了编码和数学推理能力,同时保持了在通用语言任务上的性能。支持的编程语言从86种扩展到338种,上下文长度从16K扩展到128K。
你的智能编码助手
通义灵码是阿里云推出的AI编码辅助工具,基于海量优秀开源代码数据集和编程资料库训练,可根据当前代码文件及跨文件的上下文,自动生成行级/函数级代码、单元测试、代码注释等,此外还具备代码解释、智能研发问答、异常报错排查等能力为开发者带来高效、流畅的编码体验。 通义灵码能以毫秒级的速度生成建议代码,满足程序员日常开发诉求。并兼容Java、Python、JavaScript、TypeScript、C/C++等200多种主流编程语言,支持Visual Studio Code、JetBrains IDEs等主流IDE。
AI代码助手,自动编写和修复代码。
Micro Agent是一个AI代码助手,它能够根据测试用例或设计截图自动编写代码,直到测试通过或设计匹配。它主要针对那些需要重复迭代以修复代码的问题,通过AI技术减少手动迭代的过程。Micro Agent专注于编写测试并生成通过测试的代码,而不是尝试成为一个全栈开发者。它与Visual Copilot集成,可以直接连接Figma,确保设计到代码的高保真转换。
代码生成任务的新型模型,测试准确率高于GPT-4 Turbo。
AutoCoder是一个专为代码生成任务设计的新型模型,其在HumanEval基准数据集上的测试准确率超过了GPT-4 Turbo(2024年4月)和GPT-4o。与之前的开源模型相比,AutoCoder提供了一个新功能:它可以自动安装所需的包,并在用户希望执行代码时尝试运行代码,直到确定没有问题。
强大的结构化文本生成工具
Outlines是一个用于生成结构化文本的开源库,它支持多种模型集成,如OpenAI、transformers等,并提供了基于Jinja模板引擎的简单而强大的提示原语。它通过多种方式控制语言模型的生成,使输出更加可预测,从而提高模型效率并减少所需的示例数量。Outlines是提高包含大型语言模型的系统可靠性的第一步,通过确保模型输出与用户定义的代码之间有明确定义的接口。
一款支持80+编程语言的AI代码生成模型
Codestral-22B-v0.1是由Mistral AI Team开发的大型语言模型,它经过了80多种编程语言的训练,包括Python、Java、C、C++、JavaScript和Bash等。该模型能够根据指令生成代码,或对代码片段进行解释、重构等。它还支持Fill in the Middle (FIM)功能,用于预测代码中的中间部分,特别适合软件开发工具的插件使用,如VS Code。该模型目前没有内容审查机制,但开发团队正在寻求社区合作,以实现在需要内容审查的环境中部署。
Codestral是为代码生成任务设计的AI模型。
Codestral是Mistral AI团队推出的首个代码生成AI模型,它能够通过共享指令和完成API端点帮助开发者编写和与代码交互。它在80多种编程语言上进行了训练,包括Python、Java、C、C++、JavaScript和Bash等,能够完成编码功能、编写测试和使用中间填充机制完成部分代码。Codestral在性能上设立了新的标准,它拥有32k的上下文窗口,比竞争对手的4k、8k或16k更大,从而在RepoBench上超越了所有其他模型。此外,它还提供了专用的API端点codestral.mistral.ai,允许用户在IDE中使用Instruct或Fill-In-the-Middle路由,并且提供了8周的免费beta期。Codestral还集成到了LlamaIndex和LangChain等应用框架中,以及VSCode和JetBrains环境中,使得开发者可以在这些环境中生成和与代码进行交互。
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