Sarvam-Prism

GLiDE 27B

大语言模型

由 Fastino 开发的一个 270 亿参数的决策模型。它处理包含文本、JSON 和可选图像的状态，以概率形式回答输入的问题。该模型非常适合分类、路由和评分任务，为各种决策应用提供精确的非生成性概率输出。GLiDE 27B 是由 Fastino 开发的一个 270 亿参数的决策模型。它处理包含文本、JSON 和可选图像的状态，以概率形式回答输入的问题。该模型非常适合分类、路由和评分任务，为各种决策应用提供精确的非生成性概率输出。

d3-ultra

AI 模型

来自 vLLM 语义路由器的 27B 多模态决策模型。它处理文本、JSON、图像和视频，以概率形式回答问题。非常适合复杂决策任务，支持每个问题最多 131,072 个标记，并提供免费的 API 供测试。d3-ultra 是来自 vLLM 语义路由器的 27B 多模态决策模型。它处理文本、JSON、图像和视频，以概率形式回答问题。非常适合复杂决策任务，支持每个问题最多 131,072 个标记，并提供免费的 API 供测试。

XLM-RoBERTa Base

AI 模型

多语言模型，预训练于 2.5TB 的 100 种语言数据上。它在序列分类和标记分类等任务中表现出色，是各种自然语言处理应用的宝贵工具。XLM-RoBERTa 是一个多语言模型，预训练于 2.5TB 的 100 种语言数据上。它在序列分类和标记分类等任务中表现出色，是各种自然语言处理应用的宝贵工具。

Llama-2-7b-chat-hf

AI 模型

针对对话用例优化的微调生成文本模型。由 Meta 开发，提供先进的自然语言处理能力，适用于商业和研究应用。Llama-2-7b-chat-hf 是一个针对对话用例优化的微调生成文本模型。由 Meta 开发，提供先进的自然语言处理能力，适用于商业和研究应用。

GPT-2

AI 模型

预训练的变换器模型，旨在生成英语文本。它利用因果语言建模目标，能够根据提示生成连贯的文本，使其在各种自然语言处理任务中非常有用。GPT-2 是一个预训练的变换器模型，旨在生成英语文本。它利用因果语言建模目标，能够根据提示生成连贯的文本，使其在各种自然语言处理任务中非常有用。

d3-turbo

AI 模型

来自 vLLM 语义路由器的先进 27B 多模态决策模型。它处理文本、JSON、图像和视频，以概率回答问题，提供高效的决策能力。d3-turbo 是来自 vLLM 语义路由器的先进 27B 多模态决策模型。它处理文本、JSON、图像和视频，以概率回答问题，提供高效的决策能力。

Mistral-7B-v0.1

AI 模型

具有 70 亿参数的预训练生成文本模型，旨在通过开源推动人工智能的发展。它在各种基准测试中超越了 Llama 2 13B，使其成为自然语言处理任务的强大工具。Mistral-7B-v0.1 是一个具有 70 亿参数的预训练生成文本模型，旨在通过开源推动人工智能的发展。它在各种基准测试中超越了 Llama 2 13B，使其成为自然语言处理任务的强大工具。

SelfJev

AI 应用

自托管的决策模型，将文本和图像转化为结构化决策。它提供类型化答案、共享前缀推理，并保持实验的开放记录，同时通过在您自己的基础设施上运行来确保数据隐私。SelfJev 是一个自托管的决策模型，将文本和图像转化为结构化决策。它提供类型化答案、共享前缀推理，并保持实验的开放记录，同时通过在您自己的基础设施上运行来确保数据隐私。