MAmmoTH-VL

MAmmoTH-VL

MAmmoTH-VL是一个大规模多模态推理平台,它通过指令调优技术,显著提升了多模态大型语言模型(MLLMs)在多模态任务中的表现。该平台使用开放模型创建了一个包含1200万指令-响应对的数据集,覆盖了多样化的、推理密集型的任务,并提供了详细且忠实的理由。MAmmoTH-VL在MathVerse、MMMU-Pro和MuirBench等基准测试中取得了最先进的性能,展现了其在教育和研究领域的重要性。
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HuatuoGPT-o1-8B

HuatuoGPT-o1-8B

HuatuoGPT-o1-8B 是一个专为高级医疗推理设计的医疗领域大型语言模型(LLM)。它在提供最终响应之前会生成一个复杂的思考过程,反映并完善其推理过程。该模型基于LLaMA-3.1-8B构建,支持英文,并且采用'thinks-before-it-answers'的方法,输出格式包括推理过程和最终响应。此模型在医疗领域具有重要意义,因为它能够处理复杂的医疗问题并提供深思熟虑的答案,这对于提高医疗决策的质量和效率至关重要。
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InternLM3-8B-Instruct

InternLM3-8B-Instruct

InternLM3-8B-Instruct是InternLM团队开发的大型语言模型,具有卓越的推理能力和知识密集型任务处理能力。该模型在仅使用4万亿高质量词元进行训练的情况下,实现了比同级别模型低75%以上的训练成本,同时在多个基准测试中超越了Llama3.1-8B和Qwen2.5-7B等模型。它支持深度思考模式,能够通过长思维链解决复杂的推理任务,同时也具备流畅的用户交互能力。该模型基于Apache-2.0许可证开源,适用于需要高效推理和知识处理的各种应用场景。
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Gemini 2.5

Gemini 2.5

Gemini 2.5 是谷歌推出的最先进的 AI 模型,具备高效的推理能力和编码性能,能够处理复杂问题,并在多项基准测试中表现出色。该模型引入了新的思维能力,结合增强的基础模型和后期训练,支持更复杂的任务,旨在为开发者和企业提供强大的支持。Gemini 2.5 Pro 可在 Google AI Studio 和 Gemini 应用中使用,适合需要高级推理和编码能力的用户。
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Kie.ai

Kie.ai

DeepSeek R1与V3 API是Kie.ai提供的强大AI模型接口。DeepSeek R1是专为数学、编程和逻辑推理等高级推理任务设计的最新推理模型,经过大规模强化学习训练,能够提供精准结果。DeepSeek V3则适用于处理常规AI任务。这些API部署在美国安全服务器上,保障数据安全与隐私。Kie.ai还提供详细的API文档和多种定价方案,满足不同需求,助力开发者快速集成AI能力,提升项目性能。
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InternVL2-8B-MPO

InternVL2-8B-MPO

InternVL2-8B-MPO是一个多模态大语言模型(MLLM),通过引入混合偏好优化(MPO)过程,增强了模型的多模态推理能力。该模型在数据方面设计了自动化的偏好数据构建管线,并构建了MMPR这一大规模多模态推理偏好数据集。在模型方面,InternVL2-8B-MPO基于InternVL2-8B初始化,并使用MMPR数据集进行微调,展现出更强的多模态推理能力,且幻觉现象更少。该模型在MathVista上取得了67.0%的准确率,超越InternVL2-8B 8.7个点,且表现接近于大10倍的InternVL2-76B。
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狼人杀

狼人杀

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DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B

DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B

DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B 是由 DeepSeek 团队开发的一款大型语言模型,基于 Llama-70B 架构并通过强化学习进行优化。该模型在推理、对话和多语言任务中表现出色,支持多种应用场景,包括代码生成、数学推理和自然语言处理。其主要优点是高效的推理能力和对复杂问题的解决能力,同时支持开源和商业使用。该模型适用于需要高性能语言生成和推理能力的企业和研究机构。
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HuatuoGPT-o1-70B

HuatuoGPT-o1-70B

HuatuoGPT-o1-70B是由FreedomIntelligence开发的医疗领域大型语言模型(LLM),专为复杂的医疗推理设计。该模型在提供最终响应之前,会生成一个复杂的思考过程,反映并完善其推理。HuatuoGPT-o1-70B能够处理复杂的医疗问题,提供深思熟虑的答案,这对于提高医疗决策的质量和效率至关重要。该模型基于LLaMA-3.1-70B架构,支持英文,并且可以部署在多种工具上,如vllm或Sglang,或者直接进行推理。
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QwQ-Max-Preview

QwQ-Max-Preview

QwQ-Max-Preview 是 Qwen 系列的最新成果,基于 Qwen2.5-Max 构建。它在数学、编程以及通用任务中展现了更强的能力,同时在与 Agent 相关的工作流中也有不错的表现。作为即将发布的 QwQ-Max 的预览版,这个版本还在持续优化中。其主要优点包括深度推理、数学、编程和 Agent 任务的强大能力。未来计划以 Apache 2.0 许可协议开源发布 QwQ-Max 以及 Qwen2.5-Max,旨在推动跨领域应用的创新。
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Kimi k1.5

Kimi k1.5

Kimi k1.5 是由 MoonshotAI 开发的多模态语言模型,通过强化学习和长上下文扩展技术,显著提升了模型在复杂推理任务中的表现。该模型在多个基准测试中达到了行业领先水平,例如在 AIME 和 MATH-500 等数学推理任务中超越了 GPT-4o 和 Claude Sonnet 3.5。其主要优点包括高效的训练框架、强大的多模态推理能力以及对长上下文的支持。Kimi k1.5 主要面向需要复杂推理和逻辑分析的应用场景,如编程辅助、数学解题和代码生成等。
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QwQ-32B-Preview

QwQ-32B-Preview

QwQ-32B-Preview是一个由Qwen团队开发的实验性研究模型,旨在提高人工智能的推理能力。该模型展示了有前景的分析能力,但也存在一些重要的限制。模型在数学和编程方面表现出色,但在常识推理和细微语言理解方面还有提升空间。该模型使用了transformers架构,具有32.5B个参数,64层,以及40个注意力头(GQA)。产品背景信息显示,QwQ-32B-Preview是基于Qwen2.5-32B模型的进一步开发,具有更深层次的语言理解和生成能力。
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HuatuoGPT-o1-7B

HuatuoGPT-o1-7B

HuatuoGPT-o1-7B是由FreedomIntelligence开发的医疗领域大型语言模型(LLM),专为高级医疗推理设计。该模型在提供最终回答之前,会生成复杂的思考过程,反映并完善其推理。HuatuoGPT-o1-7B支持中英文,能够处理复杂的医疗问题,并以'思考-回答'的格式输出结果,这对于提高医疗决策的透明度和可靠性至关重要。该模型基于Qwen2.5-7B,经过特殊训练以适应医疗领域的需求。
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DeepHermes-3-Llama-3-8B-Preview

DeepHermes-3-Llama-3-8B-Preview

DeepHermes 3 是 NousResearch 开发的先进语言模型,能够通过系统性推理提升回答准确性。它支持推理模式和常规响应模式,用户可以通过系统提示切换。该模型在多轮对话、角色扮演、推理等方面表现出色,旨在为用户提供更强大和灵活的语言生成能力。模型基于 Llama-3.1-8B 微调,参数量达 80.3 亿,支持多种应用场景,如推理、对话、函数调用等。
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Eurus-2-7B-SFT

Eurus-2-7B-SFT

Eurus-2-7B-SFT是基于Qwen2.5-Math-7B模型进行微调的大型语言模型,专注于数学推理和问题解决能力的提升。该模型通过模仿学习(监督微调)的方式,学习推理模式,能够有效解决复杂的数学问题和编程任务。其主要优点在于强大的推理能力和对数学问题的准确处理,适用于需要复杂逻辑推理的场景。该模型由PRIME-RL团队开发,旨在通过隐式奖励的方式提升模型的推理能力。
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Hermes 3 – Llama-3.1 70B

Hermes 3 – Llama-3.1 70B

Hermes 3是Nous Research公司推出的Hermes系列最新版大型语言模型(LLM),相较于Hermes 2,它在代理能力、角色扮演、推理、多轮对话、长文本连贯性等方面都有显著提升。Hermes系列模型的核心理念是将LLM与用户对齐,赋予终端用户强大的引导能力和控制权。Hermes 3在Hermes 2的基础上,进一步增强了功能调用和结构化输出能力,提升了通用助手能力和代码生成技能。
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Huginn-0125

Huginn-0125

Huginn-0125是一个由马里兰大学帕克分校Tom Goldstein实验室开发的潜变量循环深度模型。该模型拥有35亿参数,经过8000亿个token的训练,在推理和代码生成方面表现出色。其核心特点是通过循环深度结构在测试时动态调整计算量,能够根据任务需求灵活增加或减少计算步骤,从而在保持性能的同时优化资源利用。该模型基于开源的Hugging Face平台发布,支持社区共享和协作,用户可以自由下载、使用和进一步开发。其开源性和灵活的架构使其成为研究和开发中的重要工具,尤其是在资源受限或需要高性能推理的场景中。
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Confucius-o1-14B

Confucius-o1-14B

Confucius-o1-14B是由网易有道团队开发的推理模型,基于Qwen2.5-14B-Instruct优化而成。它采用两阶段学习策略,能够自动生成推理链,并总结出逐步的问题解决过程。该模型主要面向教育领域,尤其适合K12数学问题的解答,能够帮助用户快速获取正确解题思路和答案。模型具备轻量化的特点,无需量化即可在单个GPU上部署,降低了使用门槛。其推理能力在内部评估中表现出色,为教育领域的AI应用提供了强大的技术支持。
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