Profiling Data
Profiling Data是DeepSeek开发的开源性能分析工具，基于PyTorch Profiler收集程序运行数据，用于优化深度学习模型的训练和推理效率。它支持可视化分析，可定位性能瓶颈、分析资源利用情况、优化通信策略，并适用于分布式系统调优。通过提供详细的运行指标，帮助开发者提升计算与通信效率，实现更高效的系统性能。
推理
腾讯混元Turbo S
腾讯混元Turbo S是腾讯推出的高效AI模型，采用Hybrid-Mamba-Transformer架构，提升推理效率并降低计算成本。支持快速响应、多领域推理、内容创作及多模态生成，适用于对话、代码、逻辑推理等场景。兼具短思维链与长思维链能力，性能对标行业领先模型。
WarriorCoder
WarriorCoder是由华南理工大学与微软联合开发的代码生成大语言模型，采用专家对抗机制生成高质量训练数据，无需依赖专有模型或数据集。它具备代码生成、优化、调试、推理及多语言支持等功能，在代码生成、库使用等任务中达到SOTA性能，适用于自动化开发、教育辅助及跨语言转换等场景。模型通过Elo评分系统和裁判评估确保训练数据质量，提升泛化能力与多样性。
Granite 3.2
Granite 3.2是IBM推出的开源多模态AI模型系列，具备强大的推理、视觉理解和预测能力。其核心功能包括链式推理、多模态融合、稀疏嵌入和时间序列预测，适用于复杂任务自动化、文档理解、安全监控等领域。Granite 3.2通过优化资源利用和安全性设计，提升了模型性能与实用性。
