开源模型

探索AGI的本质

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Qwen2.5的强大能力，该模型在训练时使用了5.5万亿的源代码、文本代码基础、合成数据等，是目前开源代码生成语言模型中的佼佼者，编码能力与GPT-4o相媲美。它不仅增强了编码能力，还保持了在数学和通用能力方面的优势，为实际应用如代码代理提供了更全面的基础。

Llasa-3B 是一个强大的文本到语音（TTS）模型，基于 LLaMA 架构开发，专注于中英文语音合成。该模型通过结合 XCodec2 的语音编码技术，能够将文本高效地转换为自然流畅的语音。其主要优点包括高质量的语音输出、支持多语言合成以及灵活的语音提示功能。该模型适用于需要语音合成的多种场景，如有声读物制作、语音助手开发等。其开源性质也使得开发者可以自由探索和扩展其功能。

Wan2.1-T2V-14B 是一款先进的文本到视频生成模型，基于扩散变换器架构，结合了创新的时空变分自编码器（VAE）和大规模数据训练。它能够在多种分辨率下生成高质量的视频内容，支持中文和英文文本输入，并在性能和效率上超越现有的开源和商业模型。该模型适用于需要高效视频生成的场景，如内容创作、广告制作和视频编辑等。目前该模型在 Hugging Face 平台上免费提供，旨在推动视频生成技术的发展和应用。

OLMo-2-1124-7B-Instruct是由Allen人工智能研究所开发的一个大型语言模型，专注于对话生成任务。该模型在多种任务上进行了优化，包括数学问题解答、GSM8K、IFEval等，并在Tülu 3数据集上进行了监督微调。它是基于Transformers库构建的，可以用于研究和教育目的。该模型的主要优点包括高性能、多任务适应性和开源性，使其成为自然语言处理领域的一个重要工具。

HunyuanVideo-I2V 是腾讯开源的图像到视频生成模型，基于 HunyuanVideo 架构开发。该模型通过图像潜在拼接技术，将参考图像信息有效整合到视频生成过程中，支持高分辨率视频生成，并提供可定制的 LoRA 效果训练功能。该技术在视频创作领域具有重要意义，能够帮助创作者快速生成高质量的视频内容，提升创作效率。

Llasa-1B 是一个由香港科技大学音频实验室开发的文本转语音模型。它基于 LLaMA 架构，通过结合 XCodec2 代码本中的语音标记，能够将文本转换为自然流畅的语音。该模型在 25 万小时的中英文语音数据上进行了训练，支持从纯文本生成语音，也可以利用给定的语音提示进行合成。其主要优点是能够生成高质量的多语言语音，适用于多种语音合成场景，如有声读物、语音助手等。该模型采用 CC BY-NC-ND 4.0 许可证，禁止商业用途。

Llama-3.1-Tulu-3-70B-DPO是Tülu3模型家族的一部分，专为现代后训练技术提供全面指南。该模型家族旨在除了聊天之外的多种任务上实现最先进的性能，如MATH、GSM8K和IFEval。它是基于公开可用的、合成的和人为创建的数据集训练的模型，主要使用英语，并遵循Llama 3.1社区许可协议。

Qwen2.5-Coder-1.5B是Qwen2.5-Coder系列中的一款大型语言模型，专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5，该模型通过扩展训练令牌至5.5万亿，包括源代码、文本代码基础、合成数据等，成为当前开源代码LLM中的佼佼者，编码能力媲美GPT-4o。此外，Qwen2.5-Coder-1.5B还强化了数学和通用能力，为实际应用如代码代理提供了更全面的基础。

CogVideoX-2B是一个开源的视频生成模型，由清华大学团队开发。它支持使用英语提示语言生成视频，具有36GB的推理GPU内存需求，并且可以生成6秒长、每秒8帧、分辨率为720*480的视频。该模型使用正弦位置嵌入，目前不支持量化推理和多卡推理。它基于Hugging Face的diffusers库进行部署，能够根据文本提示生成视频，具有高度的创造性和应用潜力。

Llama-3.1-Tulu-3-70B是Tülu3模型家族中的一员，专为现代后训练技术提供全面的指南。该模型不仅在聊天任务上表现出色，还在MATH、GSM8K和IFEval等多种任务上展现出了卓越的性能。作为一个开源模型，它允许研究人员和开发者访问和使用其数据和代码，以推动自然语言处理技术的发展。

DeepScaleR-1.5B-Preview 是一个经过强化学习优化的大型语言模型，专注于提升数学问题解决能力。该模型通过分布式强化学习算法，显著提高了在长文本推理场景下的准确率。其主要优点包括高效的训练策略、显著的性能提升以及开源的灵活性。该模型由加州大学伯克利分校的 Sky Computing Lab 和 Berkeley AI Research 团队开发，旨在推动人工智能在教育领域的应用，尤其是在数学教育和竞赛数学领域。模型采用 MIT 开源许可，完全免费供研究人员和开发者使用。

Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-GPTQ-Int8是Qwen2.5-Coder系列中的一种大型语言模型，专门针对代码生成、代码推理和代码修复进行了优化。该模型基于Qwen2.5，训练数据包括源代码、文本代码关联、合成数据等，达到5.5万亿个训练令牌。Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码大型语言模型，其编码能力与GPT-4o相匹配。该模型还为现实世界中的应用提供了更全面的基础，如代码代理，不仅增强了编码能力，还保持了在数学和通用能力方面的优势。

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。

OLMo-2-1124-13B-Instruct是由Allen AI研究所开发的一款大型语言模型，专注于文本生成和对话任务。该模型在多个任务上表现出色，包括数学问题解答、科学问题解答等。它是基于13B参数的版本，经过在特定数据集上的监督微调和强化学习训练，以提高其性能和安全性。作为一个开源模型，它允许研究人员和开发者探索和改进语言模型的科学。

SkyReels V1 是一个基于 HunyuanVideo 微调的人类中心视频生成模型。它通过高质量影视片段训练，能够生成具有电影级质感的视频内容。该模型在开源领域达到了行业领先水平，尤其在面部表情捕捉和场景理解方面表现出色。其主要优点包括开源领先性、先进的面部动画技术和电影级光影美学。该模型适用于需要高质量视频生成的场景，如影视制作、广告创作等，具有广泛的应用前景。

Allegro-TI2V是一个文本图像到视频生成模型，它能够根据用户提供的提示和图像生成视频内容。该模型以其开源性、多样化的内容创作能力、高质量的输出、小巧高效的模型参数以及支持多种精度和GPU内存优化而受到关注。它代表了当前人工智能技术在视频生成领域的前沿进展，具有重要的技术价值和商业应用潜力。Allegro-TI2V模型在Hugging Face平台上提供，遵循Apache 2.0开源协议，用户可以免费下载和使用。

HiDream-I1 是一款新型的开源图像生成基础模型，拥有 170 亿个参数，能够在几秒内生成高质量图像。该模型适用于研究和开发，并在多个评测中表现优异，具有高效性和灵活性，适合用于各种创意设计和生成任务。

CSM 1B 是一个基于 Llama 架构的语音生成模型，能够从文本和音频输入中生成 RVQ 音频代码。该模型主要应用于语音合成领域，具有高质量的语音生成能力。其优势在于能够处理多说话人的对话场景，并通过上下文信息生成自然流畅的语音。该模型开源，旨在为研究和教育目的提供支持，但明确禁止用于冒充、欺诈或非法活动。

CogVideoX1.5-5B-SAT是由清华大学知识工程与数据挖掘团队开发的开源视频生成模型，是CogVideoX模型的升级版。该模型支持生成10秒视频，并支持更高分辨率的视频生成。模型包含Transformer、VAE和Text Encoder等模块，能够根据文本描述生成视频内容。CogVideoX1.5-5B-SAT模型以其强大的视频生成能力和高分辨率支持，为视频内容创作者提供了一个强大的工具，尤其在教育、娱乐和商业领域有着广泛的应用前景。

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct是由Patronus AI开发的一个基于meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct模型的微调版本，主要用于检测在RAG设置中的幻觉。该模型训练于包含CovidQA、PubmedQA、DROP、RAGTruth等多个数据集，包含人工标注和合成数据。它能够评估给定文档、问题和答案是否忠实于文档内容，不提供文档之外的新信息，也不与文档信息相矛盾。

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，训练令牌扩展到5.5万亿，包括源代码、文本代码接地、合成数据等。Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码大型语言模型，其编码能力与GPT-4o相匹配。该模型在实际应用中提供了更全面的基础，如代码代理，不仅增强了编码能力，还保持了在数学和通用能力方面的优势。

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，该模型在训练中包含了5.5万亿的源代码、文本代码关联、合成数据等，是目前开源代码语言模型中的佼佼者，其编码能力可与GPT-4相媲美。此外，Qwen2.5-Coder还具备更全面的现实世界应用基础，如代码代理等，不仅增强了编码能力，还保持了在数学和通用能力方面的优势。

Kokoro-82M是一个由hexgrad创建并托管在Hugging Face上的文本到语音（TTS）模型。它具有8200万参数，使用Apache 2.0许可证开源。该模型在2024年12月25日发布了v0.19版本，并提供了10种独特的语音包。Kokoro-82M在TTS Spaces Arena中排名第一，显示出其在参数规模和数据使用上的高效性。它支持美国英语和英国英语，可用于生成高质量的语音输出。

Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列，专为代码生成、推理和修复而设计。基于强大的Qwen2.5，该模型在训练时包含了5.5万亿的源代码、文本代码基础、合成数据等，使其在代码能力上达到了开源代码LLM的最新水平。它不仅增强了编码能力，还保持了在数学和通用能力方面的优势。

一个强大的图像到视频的生成模型，它通过创新的方法解决了AI视频合成过程中的语义准确性、清晰度和时空连续性的挑战。用户可以轻松地将静态图像转换为高质量的动态视频，生成的视频不仅清晰度高，而且时序连贯，细节丰富，具有很高的真实感和艺术性。

Together Chat 是一个安全的 AI 聊天平台，提供 100 条免费消息每天，适合需要私密对话和高质量交互的用户。它以 North America 为服务器地点，确保用户信息安全。

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-GPTQ-Int8是Qwen系列中针对代码生成优化的大型语言模型，拥有32亿参数，支持长文本处理，是当前开源代码生成领域最先进的模型之一。该模型基于Qwen2.5进行了进一步的训练和优化，不仅在代码生成、推理和修复方面有显著提升，而且在数学和通用能力上也保持了优势。模型采用GPTQ 8-bit量化技术，以减少模型大小并提高运行效率。