GitSeek 是一款帮助用户从任何代码仓库中提取完整代码并快速集成到 AI 工具中的工具。
GitSeek 是一款专注于代码提取与 AI 工具集成的创新工具。它利用先进的 AI 模型，能够精准识别和提取用户所需的完整代码文件，避免了传统代码片段拼接可能导致的遗漏问题。用户可以将提取的代码直接复制到 Claude、Cursor 等 AI 工具中，实现快速学习、代码优化或功能集成。其核心优势在于高效、精准的代码提取能力，以及对项目架构的可视化展示，帮助用户快速理解代码结构。GitSeek 主要面向开发者、技术团队以及需要快速学习和复用代码的用户群体，旨在提升编程效率和创新能力。目前，GitSeek 提供免费版本和付费 Pro 版本，免费版本功能完整，但有使用频率限制；Pro 版本则提供更强大的 AI 模型支持和更高的使用频率。
Moonlight-16B-A3B 是一个基于 Muon 优化器训练的 16B 参数的混合专家模型，用于高效的语言生成。
Moonlight-16B-A3B 是由 Moonshot AI 开发的一种大规模语言模型，采用先进的 Muon 优化器进行训练。该模型通过优化训练效率和性能，显著提升了语言生成的能力。其主要优点包括高效的优化器设计、较少的训练 FLOPs 和卓越的性能表现。该模型适用于需要高效语言生成的场景，如自然语言处理、代码生成和多语言对话等。其开源的实现和预训练模型为研究人员和开发者提供了强大的工具。
一个用于创建基于LangGraph的分层多智能体系统的Python库。
LangGraph Multi-Agent Supervisor是一个基于LangGraph框架构建的Python库，用于创建分层多智能体系统。它允许开发者通过一个中心化的监督智能体来协调多个专业智能体，实现任务的动态分配和通信管理。该技术的重要性在于其能够高效地组织复杂的多智能体任务，提升系统的灵活性和可扩展性。它适用于需要多智能体协作的场景，如自动化任务处理、复杂问题解决等。该产品定位为高级开发者和企业级应用，目前未明确公开价格，但其开源特性使得用户可以根据自身需求进行定制和扩展。
Hibiki 是一款用于流式语音翻译（即同声传译）的模型，能够实时逐块生成正确翻译。
Hibiki 是一款专注于流式语音翻译的先进模型。它通过实时积累足够的上下文信息来逐块生成正确的翻译，支持语音和文本翻译，并可进行声音转换。该模型基于多流架构，能够同时处理源语音和目标语音，生成连续的音频流和时间戳文本翻译。其主要优点包括高保真语音转换、低延迟实时翻译以及对复杂推理策略的兼容性。Hibiki 目前支持法语到英语的翻译，适合需要高效实时翻译的场景，如国际会议、多语言直播等。模型开源免费，适合开发者和研究人员使用。
大规模视频生成模型，可创建逼真视觉效果与自然连贯动作。
Luma Ray2 是一款先进的视频生成模型，基于 Luma 新的多模态架构训练，计算能力是 Ray1 的 10 倍。它能够理解文本指令，并可接受图像和视频输入，生成具有快速连贯动作、超逼真细节和逻辑事件序列的视频，使生成的视频更接近生产就绪状态。目前提供文本到视频的生成功能，图像到视频、视频到视频和编辑功能即将推出。产品主要面向需要高质量视频生成的用户，如视频创作者、广告公司等，目前仅对付费订阅用户开放，可通过官网链接尝试使用。
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。
一种支持多种视频生成控制任务的统一架构模型。
Diffusion as Shader (DaS) 是一种创新的视频生成控制模型，旨在通过3D感知的扩散过程实现对视频生成的多样化控制。该模型利用3D跟踪视频作为控制输入，能够在统一的架构下支持多种视频控制任务，如网格到视频生成、相机控制、运动迁移和对象操作等。DaS的主要优势在于其3D感知能力，能够有效提升生成视频的时间一致性，并在短时间内通过少量数据微调即可展现出强大的控制能力。该模型由香港科技大学等多所高校的研究团队共同开发，旨在推动视频生成技术的发展，为影视制作、虚拟现实等领域提供更为灵活和高效的解决方案。
NVIDIA H200 NVL GPU，为AI和HPC应用加速
NVIDIA H200 NVL PCIe GPU是基于NVIDIA Hopper架构的最新产品，专为低功耗、风冷企业机架设计，提供灵活的配置以加速各种规模的AI和高性能计算(HPC)工作负载。H200 NVL拥有比NVIDIA H100 NVL更高的内存和带宽，能够更快地微调大型语言模型(llm)，并提供高达1.7倍的推理性能提升。此外，H200 NVL还支持NVIDIA NVLink技术，实现GPU间通信速度比第五代PCIe快7倍，满足HPC、大型语言模型推理和微调的需求。H200 NVL还附带了强大的软件工具，包括NVIDIA AI Enterprise，这是一个云原生软件平台，用于开发和部署生产AI。
开源代码生成与推理的大型语言模型
Qwen2.5-Coder是一系列特定于代码的大型语言模型，覆盖了从0.5亿到32亿参数的不同模型大小，以满足不同开发者的需求。该模型在代码生成、代码推理和代码修复方面有显著提升，基于强大的Qwen2.5，训练令牌扩展到5.5万亿，包括源代码、文本代码基础、合成数据等。Qwen2.5-Coder-32B是目前最先进的开源代码生成大型语言模型，其编码能力与GPT-4o相匹配。此外，该模型还支持长达128K令牌的长上下文，并采用AWQ 4-bit量化技术，以提高模型的效率和性能。
Qwen2.5-Coder系列的3B参数指令调优模型
Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列，专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5，该系列模型通过增加训练令牌至5.5万亿，包括源代码、文本代码接地、合成数据等，显著提升了代码生成、推理和修复能力。Qwen2.5-Coder-3B是该系列中的一个模型，拥有3.09B参数，36层，16个注意力头（Q）和2个注意力头（KV），全32,768令牌上下文长度。该模型是目前开源代码LLM中的佼佼者，编码能力与GPT-4o相匹配，为开发者提供了一个强大的代码辅助工具。
高效优化的小型语言模型，专为设备端应用设计。
MobileLLM-125M是由Meta开发的自动回归语言模型，它利用优化的变换器架构，专为资源受限的设备端应用而设计。该模型集成了包括SwiGLU激活函数、深度薄架构、嵌入共享和分组查询注意力等多项关键技术。MobileLLM-125M/350M在零样本常识推理任务上相较于前代125M/350M SoTA模型分别取得了2.7%和4.3%的准确率提升。该模型的设计理念可有效扩展到更大模型，MobileLLM-600M/1B/1.5B均取得了SoTA结果。
优化的小型语言模型，适用于移动设备
MobileLLM是一种针对移动设备优化的小型语言模型，专注于设计少于十亿参数的高质量LLMs，以适应移动部署的实用性。与传统观念不同，该研究强调了模型架构在小型LLMs中的重要性。通过深度和薄型架构，结合嵌入共享和分组查询注意力机制，MobileLLM在准确性上取得了显著提升，并提出了一种不增加模型大小且延迟开销小的块级权重共享方法。此外，MobileLLM模型家族在聊天基准测试中显示出与之前小型模型相比的显著改进，并在API调用任务中接近LLaMA-v2 7B的正确性，突出了小型模型在普通设备用例中的能力。
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。
多模态理解和生成的统一模型
Janus是一个创新的自回归框架，它通过分离视觉编码来实现多模态理解和生成的统一。这种解耦不仅缓解了视觉编码器在理解和生成中的角色冲突，还增强了框架的灵活性。Janus超越了以往的统一模型，并与特定任务的模型性能相匹配或超越。Janus的简单性、高灵活性和有效性使其成为下一代统一多模态模型的强有力候选者。
新一代自回归框架，统一多模态理解和生成
Janus是一个创新的自回归框架，通过将视觉编码分离成不同的路径，同时利用单一的、统一的变换器架构进行处理，解决了以往方法的局限性。这种解耦不仅减轻了视觉编码器在理解和生成中的角色冲突，还增强了框架的灵活性。Janus的性能超越了以往的统一模型，并且达到了或超过了特定任务模型的性能。Janus的简单性、高灵活性和有效性使其成为下一代统一多模态模型的强有力候选。
为AI基础设施提供领导性的AI性能
AMD Instinct MI325X加速器基于AMD CDNA 3架构，专为AI任务设计，包括基础模型训练、微调和推理，提供卓越的性能和效率。这些产品使AMD的客户和合作伙伴能够在系统、机架和数据中心层面创建高性能和优化的AI解决方案。AMD Instinct MI325X加速器提供了行业领先的内存容量和带宽，支持6.0TB/s的256GB HBM3E，比H200多1.8倍的容量和1.3倍的带宽，提供了更高的FP16和FP8计算性能。
高效准确的AI语言模型
Llama-3.1-Nemotron-51B是由NVIDIA基于Meta的Llama-3.1-70B开发的新型语言模型，通过神经架构搜索（NAS）技术优化，实现了高准确率和高效率。该模型能够在单个NVIDIA H100 GPU上运行，显著降低了内存占用，减少了内存带宽和计算量，同时保持了优秀的准确性。它代表了AI语言模型在准确性和效率之间取得的新平衡，为开发者和企业提供了成本可控的高性能AI解决方案。
多语言大型语言模型，支持多领域文本生成。
XVERSE-MoE-A36B是由深圳元象科技自主研发的多语言大型语言模型，采用混合专家模型（MoE）架构，具有2554亿的总参数规模和360亿的激活参数量。该模型支持包括中、英、俄、西等40多种语言，特别在中英双语上表现优异。模型使用8K长度的训练样本，并通过精细化的数据采样比例和动态数据切换策略，保证了模型的高质量和多样性。此外，模型还针对MoE架构进行了定制优化，提升了计算效率和整体吞吐量。
© 2025 AIbase 备案号：闽ICP备08105208号-14