Spark-X2.6-4B

Spark-X2.5-4B

大语言模型

#23

紧凑型通用语言模型，旨在提高效率和可访问性。它支持超过 200 种语言，并在对话、写作和编码等任务中表现出色，具有高达 1M 令牌的上下文窗口。Spark-X2.5-4B 是一款紧凑型通用语言模型，旨在提高效率和可访问性。它支持超过 200 种语言，并在对话、写作和编码等任务中表现出色，具有高达 1M 令牌的上下文窗口。

LiquidAI LFM2.5-24B-A2B

大语言模型

#39

针对快速、私密的设备端代理优化的 24B 参数推理模型。它具有高效的推理能力，并支持多种语言，非常适合代理工作流和工具使用。LiquidAI LFM2.5-24B-A2B 是一个针对快速、私密的设备端代理优化的 24B 参数推理模型。它具有高效的推理能力，并支持多种语言，非常适合代理工作流和工具使用。

LiquidAI LFM2.5-2.6B

大语言模型

#31

为设备部署设计的混合模型，提供高效的推理和智能能力。它支持多种语言，并针对各种平台进行了优化，使其在多种应用中具有灵活性。LiquidAI LFM2.5-2.6B 是一款为设备部署设计的混合模型，提供高效的推理和智能能力。它支持多种语言，并针对各种平台进行了优化，使其在多种应用中具有灵活性。

Kolibri 1

大语言模型

#16

由 Aleph Alpha 开发的多语言大型语言模型。它在多步骤推理、检索增强生成和编码任务方面表现出色，支持德语和英语。该模型旨在处理复杂任务，具有较大的上下文窗口，并在 Apache 2.0 许可下提供。Kolibri 1 是由 Aleph Alpha 开发的多语言大型语言模型。它在多步骤推理、检索增强生成和编码任务方面表现出色，支持德语和英语。该模型旨在处理复杂任务，具有较大的上下文窗口，并在 Apache 2.0 许可下提供。

Mellum2.1 Thinking

大语言模型

#24

大型语言模型，旨在处理编码、数学和推理等复杂任务。由于广泛的强化学习，它在代理任务（如代码库工作和工具使用）方面表现出色。Mellum2.1 Thinking 是一个大型语言模型，旨在处理编码、数学和推理等复杂任务。由于广泛的强化学习，它在代理任务（如代码库工作和工具使用）方面表现出色。

Ling-3.1-flash

大语言模型

#40

先进的混合推理模型，旨在处理复杂的现实世界任务。它具有5600亿个参数和1百万个令牌的上下文窗口，提升了在医疗、金融和软件工程等多个领域的性能。Ling-3.1-flash 是一个先进的混合推理模型，旨在处理复杂的现实世界任务。它具有5600亿个参数和1百万个令牌的上下文窗口，提升了在医疗、金融和软件工程等多个领域的性能。

Command R+ 模型

大语言模型

#4

Cohere 的大型语言模型，专为对话交互和长上下文任务优化。它在复杂的检索增强生成（RAG）工作流程和多步骤工具使用中表现出色，为生产环境提供高性能。Command R+ 是 Cohere 的大型语言模型，专为对话交互和长上下文任务优化。它在复杂的检索增强生成（RAG）工作流程和多步骤工具使用中表现出色，为生产环境提供高性能。

DeepSeek-V4-Pro-0813

大语言模型

#8

先进的语言模型，旨在增强代理能力和在生产环境中的性能。它在 DeepSeek-V4-Pro（预览）模型的基础上进行了改进，具有更好的解码和推理功能，使其在领先的专有模型中具有竞争力。DeepSeek-V4-Pro-0813 是一个先进的语言模型，旨在增强代理能力和在生产环境中的性能。它在 DeepSeek-V4-Pro（预览）模型的基础上进行了改进，具有更好的解码和推理功能，使其在领先的专有模型中具有竞争力。