模型

Micro LLAMA

Micro LLAMA 是一款基于简化版 Llama 3 模型的教学工具,通过约 180 行代码实现 8B 参数的最小化模型,支持自注意力机制和前馈神经网络。它提供 Jupyter 笔记本和 Conda 环境配置指南,帮助用户轻松学习和实验,特别适用于学术教学、研究开发和个人学习。

子曰翻译2.0

子曰翻译2.0是网易有道推出的最新翻译大模型,通过数据优化、算法升级和严格评估体系,实现翻译质量与效率的显著提升。支持中英互译、专业领域翻译及多场景应用,涵盖学术、医疗、文学等领域,具备高准确性、流畅性和适应性,适用于多种翻译需求。

华知大模型

由同方知网与华为强强联合打造的华知大模型,是一款针对知识服务和科研领域,以权威性和可信度为突出特点的内容平台。

DianJin

DianJin-R1是由阿里云与苏州大学联合开发的金融领域推理增强型大模型,基于CFLUE、FinQA和CCC等高质量数据集训练,通过监督微调和强化学习优化,提升金融任务的推理能力。模型支持结构化输出,具备高效推理与低计算成本优势,在合规检查、金融问答、考试辅助等领域表现优异,适用于多种金融应用场景。

语聚AI

语聚AI是一个强大的AI语言模型工具,它通过集成企业知识文档和多种语言模型,提供了一个能够创造性生成内容并提升企业知识管理能力的智能助手。

R1

R1-Onevision 是一款基于 Qwen2.5-VL 微调的开源多模态大语言模型,擅长处理图像与文本信息,具备强大的视觉推理能力。它在数学、科学、图像理解等领域表现优异,支持多模态融合与复杂逻辑推理。模型采用形式化语言和强化学习技术,提升推理准确性与可解释性,适用于科研、教育、医疗及自动驾驶等场景。

Bamba

Bamba-9B是一种基于Mamba2架构的解码型语言模型,专注于提升大型语言模型的推理效率,尤其擅长处理长文本。它通过恒定的KV-cache设计解决了内存带宽瓶颈问题,并在多个开源平台上得到支持。Bamba-9B不仅具有高效的吞吐量和低延迟的特点,还支持模型量化及长上下文长度扩展,适用于多种应用场景,包括机器翻译、智能客服、内容推荐、自动摘要和社会媒体监控等。

FoxBrain

FoxBrain是由鸿海研究院推出的大型语言模型,基于Meta Llama 3.1架构,拥有70B参数,专注于数学与逻辑推理领域。其采用高效训练策略,结合高质量中文数据与Adaptive Reasoning Reflection技术,提升推理能力。FoxBrain适用于智能制造、智慧教育、智能办公等多个场景,支持数据分析、代码生成、文书协作等功能,具备较强的上下文处理能力和稳定性。

IMAGPose

IMAGPose是由南京理工大学开发的统一条件框架,用于人体姿态引导的图像生成。其核心功能包括多场景适应、细节与语义融合、灵活对齐及全局一致性保障。通过FLC、ILC和CVA模块,解决了传统方法在生成多样姿态图像时的局限性,适用于虚拟现实、影视制作、电商展示等多个领域。

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。