边缘计算

Jina

Jina-embeddings-v3 是一款基于 Transformer 架构的文本嵌入模型,支持多语言处理和长文本分析。通过 LoRA 适配器和 Matryoshka 表示学习技术,模型能够生成高质量的嵌入向量,适用于多种任务,包括查询-文档检索、聚类、分类和文本匹配。其高性能和成本效益使其适用于生产环境及边缘计算场景。

Ministral 3B/8B

Ministral 3B 和 8B 是由 Mistral AI 开发的两款轻量级 AI 模型,专为设备端和边缘计算设计。它们具备强大的知识处理能力和高效的上下文管理能力,支持长达 128k 的上下文长度,并通过独特的交错滑动窗口注意力机制提升了推理速度。这些模型适用于设备端翻译、本地数据分析、智能助手及自主机器人等领域,同时支持无损量化和私有部署。

Moonshine

Moonshine是一款专为资源受限设备设计的高效语音识别模型,支持实时语音转文本,具有低延迟、高准确率的特点。它基于编码器-解码器架构和旋转位置嵌入技术,适应不同长度的音频输入,计算需求随音频长度变化而调整,适合边缘设备部署。主要应用于会议转录、语音助手、听力辅助及多语言翻译等领域。

Zamba2

Zamba2-7B是一款由Zyphra公司开发的小型语言模型,具有高效的推理速度和低内存占用的特点。它在图像描述任务中表现出色,适用于边缘设备和消费级GPU。Zamba2-7B通过创新的混合架构和技术优化,提供了卓越的语言理解和生成能力,同时支持多种应用场景,如移动应用开发、智能家居设备、在线客服系统、内容创作以及教育工具等。

DistilQwen2

DistilQwen2 是一款基于 Qwen2 大模型优化的轻量级语言模型,通过知识蒸馏技术提高运算效率并降低部署成本。其主要特点包括增强指令遵循能力、轻量级部署、高效运算及多语言支持。DistilQwen2 在知识蒸馏、任务感知课程规划、指令数据优化等方面进行了深入研究,并广泛应用于移动设备、边缘计算、客户服务、内容创作和教育技术等领域。

OmniVision

OmniVision是一款面向边缘设备的紧凑型多模态AI模型,参数量为968M。它基于LLaVA架构优化,能够处理视觉与文本输入,显著降低计算延迟和成本。OmniVision支持视觉问答、图像描述等功能,广泛应用于内容审核、智能助手、视觉搜索等领域。

Delta

Delta-CoMe是一种由清华大学NLP实验室牵头研发的增量压缩算法,它通过低秩分解与混合精度量化技术,显著减少了大型语言模型的存储和内存需求,同时保持了模型性能几乎无损。该工具支持多任务处理、推理加速,并广泛适用于云计算、边缘计算及学术研究等领域,特别擅长应对数学、代码和多模态任务。

Ivy

Ivy-VL是一款专为移动端和边缘设备设计的轻量级多模态AI模型,具备约30亿参数,专注于视觉问答、图像描述及复杂推理等任务,能够有效降低计算资源需求,同时在多模态任务中表现出色,尤其适用于增强现实、智能家居及移动学习等领域。

OmniAudio

OmniAudio-2.6B是一款专为边缘设备设计的高性能音频语言模型,具备语音识别、转录、问答、对话生成及内容创作等核心功能。其技术优势在于多模态架构的高效集成、稀疏性利用以及三阶段训练流程,支持FP16和Q4_K_M量化版本,确保在资源受限的环境下仍能稳定运行。OmniAudio-2.6B可应用于智能助手、车载系统、会议记录、教育和医疗等多个领域,为用户提供便捷、高效的语音交互体验。

MiniRAG

MiniRAG是由香港大学开发的检索增强生成(RAG)系统,专为资源受限环境下的小型语言模型(SLMs)优化。其核心在于语义感知的异构图索引和轻量级拓扑增强检索方法,能够在降低存储需求的同时实现高性能知识检索与推理。该工具适用于即时通讯、个人内容管理、本地文档检索及隐私敏感场景,具备良好的适应性和实用性,为边缘计算和低功耗设备提供高效解决方案。