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最佳 大语言模型 插图 – ToolPotion.ai

最佳 大语言模型

95 个工具

探索最佳大语言模型 — 从 chargoddard/llama2-22b 和 Pure Sydney 13b GPTQ 到 Aiden T5 和 FFMPerative-7B,这里是开发者寻找提升应用和工作流程模型的地方:生成类人文本,总结复杂文档,翻译语言,创建对话代理。 浏览 95 个大语言模型,涵盖 AI 模型与大语言模型 和 AI 编程助手 等类别——每个条目上线前都经过人工审核,并以11种语言发布。

大语言模型

OpenAI最新的模型,旨在处理编码、研究和数据分析等复杂任务。它提供了更高的效率和智能,非常适合专业和科学工作。GPT-5.5是OpenAI最新的模型,旨在处理编码、研究和数据分析等复杂任务。它提供了更高的效率和智能,非常适合专业和科学工作。

AI 模型与大语言模型
大语言模型 排名第 1 位

大语言模型

专注于开发通用人工智能的AI研究公司。它提供开源前沿大型语言模型(LLM),如DeepSeek-V4、DeepSeek-R1和DeepSeek-Coder,使用户能够与AI聊天或通过API集成以实现各种应用。DeepSeek是一家专注于开发通用人工智能的AI研究公司。它提供开源前沿大型语言模型(LLM),如DeepSeek-V4、DeepSeek-R1和DeepSeek-Coder,使用户能够与AI聊天或通过API集成以实现各种应用。

精选AI 模型与大语言模型
大语言模型 排名第 2 位

大语言模型

致力于通过开源和开放科学推动和普及人工智能的平台。它为开发者和研究人员提供了广泛的AI模型和工具。Hugging Face是一个致力于通过开源和开放科学推动和普及人工智能的平台。它为开发者和研究人员提供了广泛的AI模型和工具。

精选机器学习平台
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大语言模型

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。

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大语言模型 排名第 4 位

大语言模型

开放权重的生成式 AI 模型,专为代码生成任务设计。它支持超过 80 种编程语言,帮助开发者高效地编写和交互代码。凭借 22B 参数模型,它提供先进的代码补全和错误减少能力。Codestral 是一个开放权重的生成式 AI 模型,专为代码生成任务设计。它支持超过 80 种编程语言,帮助开发者高效地编写和交互代码。凭借 22B 参数模型,它提供先进的代码补全和错误减少能力。

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大语言模型 排名第 5 位

大语言模型

前沿级别的多模态模型,针对自主和编码用例进行了优化。它以修改后的 MIT 许可证发布,提供了适用于多种应用的先进能力。Mistral Medium 3.5 是一个前沿级别的多模态模型,针对自主和编码用例进行了优化。它以修改后的 MIT 许可证发布,提供了适用于多种应用的先进能力。

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大语言模型 排名第 6 位

大语言模型

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。

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大语言模型 排名第 7 位

大语言模型

NVIDIA 开发的全模态推理模型,能够处理图像、视频、语音和文本。它为多种应用提供了多功能的 AI 能力。Nemotron 3 Nano Omni 是 NVIDIA 开发的全模态推理模型,能够处理图像、视频、语音和文本。它为多种应用提供了多功能的 AI 能力。

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大语言模型 排名第 8 位

DeepSeek 模型的更新版本,增强了推理、编码和视觉基准。它减少了任务执行时间和输出长度,为用户提供更快且具有成本效益的解决方案。DeepSeek-V4.1-Flash-1017 是 DeepSeek 模型的更新版本,增强了推理、编码和视觉基准。它减少了任务执行时间和输出长度,为用户提供更快且具有成本效益的解决方案。

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大语言模型 排名第 9 位

旨在定制和后训练的大型语言模型。它支持文本、图像和视频输入,使其在各种应用中具有多功能性。NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt 74B 是一款旨在定制和后训练的大型语言模型。它支持文本、图像和视频输入,使其在各种应用中具有多功能性。

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大语言模型

开放权重的语言模型,专为编码代理和本地开发量身定制。它在代理训练方面表现出色,提供强大的编码能力,同时降低推理成本。Qwen3-Coder-Next 是一个开放权重的语言模型,专为编码代理和本地开发量身定制。它在代理训练方面表现出色,提供强大的编码能力,同时降低推理成本。

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大语言模型 排名第 11 位

大语言模型

30B-A3B 参数模型,旨在进行代码生成和自主软件工程。由 Cohere Labs 开发,支持工具使用能力,并提供高效的注意力实现,以增强编码任务。North Mini Code 是一个 30B-A3B 参数模型,旨在进行代码生成和自主软件工程。由 Cohere Labs 开发,支持工具使用能力,并提供高效的注意力实现,以增强编码任务。

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大语言模型 排名第 12 位

大语言模型

为复杂任务设计的因果语言模型,提供改进的编码、专业工作和研究能力。它支持广泛的上下文长度,并与流行框架集成以实现高效推理。Qwen3.8-2.4T-A95B 是一个为复杂任务设计的因果语言模型,提供改进的编码、专业工作和研究能力。它支持广泛的上下文长度,并与流行框架集成以实现高效推理。

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大语言模型 排名第 13 位

大语言模型

模块化的大型语言模型,集成了基础模型、多个适配器和编码器,从单一端点提供自然语言响应、决策制定和语音转文本功能。花岗岩开关 4.1 8B 是一个模块化的大型语言模型,集成了基础模型、多个适配器和编码器,从单一端点提供自然语言响应、决策制定和语音转文本功能。

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大语言模型 排名第 14 位

大型语言模型,旨在处理文本、图像和视频。它采用 Mamba-2–Transformer 混合架构,最适合定制、领域适应和全精度评估。NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 是一款大型语言模型,旨在处理文本、图像和视频。它采用 Mamba-2–Transformer 混合架构,最适合定制、领域适应和全精度评估。

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大语言模型 排名第 15 位

大语言模型

以编码为中心的智能模型,旨在提升软件工程工作流程。它提高了令牌效率和任务完成度,相较于其前身 Kimi K2.6 提供了显著的进步。Kimi K2.7 代码是一个以编码为中心的智能模型,旨在提升软件工程工作流程。它提高了令牌效率和任务完成度,相较于其前身 Kimi K2.6 提供了显著的进步。

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大语言模型 排名第 16 位

大语言模型

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。

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大语言模型 排名第 17 位

大语言模型

由腾讯Hy团队开发的295B参数混合专家模型。它在推理、代理和长上下文任务中表现出色,在各种生产力场景中提供可靠的性能。Hy3是由腾讯Hy团队开发的295B参数混合专家模型。它在推理、代理和长上下文任务中表现出色,在各种生产力场景中提供可靠的性能。

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大语言模型 排名第 18 位

大语言模型

先进的语言模型,增强了代理能力。它在性能上超越了之前的版本,并与顶级专有模型竞争,在各项基准测试中表现出色。DeepSeek-V4-Flash-0731 是一个先进的语言模型,增强了代理能力。它在性能上超越了之前的版本,并与顶级专有模型竞争,在各项基准测试中表现出色。

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大语言模型

Upstage 开发的大型语言模型,专为办公生产力和编码等代理性用例设计。它采用混合注意力专家混合架构,提供高效推理和多语言支持。Solar Open 2 是 Upstage 开发的大型语言模型,专为办公生产力和编码等代理性用例设计。它采用混合注意力专家混合架构,提供高效推理和多语言支持。

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大语言模型 排名第 20 位

大语言模型

多功能的多模态模型,处理文本、图像和音频输入以生成文本输出。它支持开发人员创建聊天机器人和编码助手等 AI 应用程序,并提供开放权重以便于研究和集成。Inkling-Small 是一个多功能的多模态模型,处理文本、图像和音频输入以生成文本输出。它支持开发人员创建聊天机器人和编码助手等 AI 应用程序,并提供开放权重以便于研究和集成。

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大语言模型 排名第 21 位

大语言模型

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。

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大语言模型 排名第 22 位

具有混合架构和 MoE 层的基础语言模型,拥有 800 亿个参数。它在事实知识任务中表现出色,尤其是在俄语方面,并支持最长 262,144 个标记的上下文长度。AliceAI-Foundation-80B-A3B-Base 是一个具有混合架构和 MoE 层的基础语言模型,拥有 800 亿个参数。它在事实知识任务中表现出色,尤其是在俄语方面,并支持最长 262,144 个标记的上下文长度。

AI 模型与大语言模型
大语言模型 排名第 23 位

大语言模型

Meta的一个大型语言模型系列,专门针对代码,通过在代码密集型数据上进一步训练Llama 2而构建。它生成代码和关于代码的自然语言,完成和填充代码,并以聊天格式遵循编码指令,具有针对通用代码、Python和指令遵循的专用变体。代码骆驼是Meta的一个大型语言模型系列,专门针对代码,通过在代码密集型数据上进一步训练Llama 2而构建。它生成代码和关于代码的自然语言,完成和填充代码,并以聊天格式遵循编码指令,具有针对通用代码、Python和指令遵循的专用变体。

AI 模型与大语言模型
大语言模型 排名第 24 位

大语言模型

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。

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大语言模型 排名第 25 位

大语言模型

统一的音频-文本大型语言模型,旨在处理音频任务,如理解、识别和翻译。它支持思考和指令模式,为多种音频和文本应用提供紧凑高效的解决方案。Nemotron-Labs-Audex-2B 是一个统一的音频-文本大型语言模型,旨在处理音频任务,如理解、识别和翻译。它支持思考和指令模式,为多种音频和文本应用提供紧凑高效的解决方案。

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大语言模型 排名第 26 位

大语言模型

编解码器原生的主动流媒体多模态基础模型,旨在高效理解图像和视频。它利用独特的视觉编码器和因果解码器来增强实时流媒体感知,同时降低计算需求。Mage-VL 是一个编解码器原生的主动流媒体多模态基础模型,旨在高效理解图像和视频。它利用独特的视觉编码器和因果解码器来增强实时流媒体感知,同时降低计算需求。

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大语言模型 排名第 27 位

循环的大型语言模型,旨在进行通用推理。它具有标准化的 GPT 架构和滑动窗口注意力,提供高效的令牌处理和内存管理。NVIDIA-Nemotron-Labs-Dory1.0-4B-BF16 是一个循环的大型语言模型,旨在进行通用推理。它具有标准化的 GPT 架构和滑动窗口注意力,提供高效的令牌处理和内存管理。

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大语言模型 排名第 28 位

大语言模型

混合专家模型,旨在进行自主编码和长时间任务。它拥有 1180 亿个参数,并提供先进的推理能力,适用于复杂的软件工程应用。Laguna S 2.1 是一个混合专家模型,旨在进行自主编码和长时间任务。它拥有 1180 亿个参数,并提供先进的推理能力,适用于复杂的软件工程应用。

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大语言模型 排名第 29 位

大语言模型

紧凑的智能模型,旨在提供强大的推理和对齐能力。它在通用代理和代码代理任务中表现出色,超越了更大的模型,同时保持较小的参数规模。Nanbeige4.2-3B 是一个紧凑的智能模型,旨在提供强大的推理和对齐能力。它在通用代理和代码代理任务中表现出色,超越了更大的模型,同时保持较小的参数规模。

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大语言模型 排名第 30 位

大语言模型

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。

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大语言模型 排名第 31 位

大语言模型

35B 混合专家模型,旨在跨多个领域扩展代理能力。它在长时间搜索、工程、科学研究和遵循指令方面表现出色,提供了对前沿规模系统的强大性能。Agents-A1 是一个 35B 混合专家模型,旨在跨多个领域扩展代理能力。它在长时间搜索、工程、科学研究和遵循指令方面表现出色,提供了对前沿规模系统的强大性能。

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大语言模型 排名第 32 位

大语言模型

OpenAI最新的AI模型,旨在提高各类任务的生产力和效率。它提供了每美元更高的性能,使用户能够以更少的投入实现更多,特别适合编码、知识工作和网络安全等高要求的工作流程。GPT-5.6是OpenAI最新的AI模型,旨在提高各类任务的生产力和效率。它提供了每美元更高的性能,使用户能够以更少的投入实现更多,特别适合编码、知识工作和网络安全等高要求的工作流程。

精选AI 模型与大语言模型
大语言模型 排名第 33 位

大语言模型

具有 6710 亿参数的专家混合语言模型,旨在实现高效推理和经济实惠的训练。它在各种基准测试中表现出色,展示了在自然语言处理任务中的强大性能。DeepSeek-V3 是一个具有 6710 亿参数的专家混合语言模型,旨在实现高效推理和经济实惠的训练。它在各种基准测试中表现出色,展示了在自然语言处理任务中的强大性能。

精选AI 模型与大语言模型
大语言模型 排名第 34 位

大语言模型

Nex-AGI 下一代智能模型系列的一部分。它旨在处理现实环境中的长期任务,增强计算机使用、网页浏览和视觉基础的智能任务能力。Nex-N2.5-mini 是 Nex-AGI 下一代智能模型系列的一部分。它旨在处理现实环境中的长期任务,增强计算机使用、网页浏览和视觉基础的智能任务能力。

AI 模型与大语言模型
大语言模型 排名第 35 位

大语言模型

腾讯 Hy 团队开发的新一代专家混合模型。它具有7700亿个参数,旨在提高软件工程、游戏开发和科学研究等多个领域的生产力。Hy4 预览是腾讯 Hy 团队开发的新一代专家混合模型。它具有7700亿个参数,旨在提高软件工程、游戏开发和科学研究等多个领域的生产力。

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大语言模型 排名第 36 位

大语言模型

拥有 2250 亿参数的专家混合模型,旨在进行自主编码和长时间任务。它具有高容量的专家路由和全局注意力架构,在各种基准测试中表现出色。Laguna M.1 是一个拥有 2250 亿参数的专家混合模型,旨在进行自主编码和长时间任务。它具有高容量的专家路由和全局注意力架构,在各种基准测试中表现出色。

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大语言模型 排名第 37 位

大语言模型

由蚂蚁集团开发的金融增强模型,将金融专业知识与高效推理相结合,适用于长期工作流程。它提供基于来源的金融搜索和多文档推理。Ling-3.0-flash-Fin 是由蚂蚁集团开发的金融增强模型,将金融专业知识与高效推理相结合,适用于长期工作流程。它提供基于来源的金融搜索和多文档推理。

AI 模型与大语言模型金融与银行
大语言模型 排名第 38 位

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。

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大语言模型 排名第 39 位

大语言模型

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。

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大语言模型 排名第 40 位

大语言模型

由亚马逊开发的扩散语言模型,旨在生成文本和代码。它使用自适应计算来优化潜在状态,提高语言任务的效率和准确性。该模型是 ALoDLM 系列的一部分,支持非商业语言建模和代码生成研究。ALoDLM-8B 是由亚马逊开发的扩散语言模型,旨在生成文本和代码。它使用自适应计算来优化潜在状态,提高语言任务的效率和准确性。该模型是 ALoDLM 系列的一部分,支持非商业语言建模和代码生成研究。

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大语言模型 排名第 41 位

大语言模型

拥有 500 亿参数的大型语言模型,专门针对金融相关任务进行调优。它旨在增强金融数据处理和分析,为金融行业的专业人士提供洞察和预测。BloombergGPT 是一个拥有 500 亿参数的大型语言模型,专门针对金融相关任务进行调优。它旨在增强金融数据处理和分析,为金融行业的专业人士提供洞察和预测。

AI 模型与大语言模型金融与银行
大语言模型 排名第 42 位

大语言模型

Intern Large Models (InternLM),由上海人工智能实验室开发,提供开源的大语言模型(LLM)和多模态大语言模型(MLLM)。其套件包括 InternVL 和 InternLM-XComposer 等模型,以及用于开发和应用的工具链,其中包含用于微调的 XTuner 和用于部署的 LMDeploy。

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大语言模型 排名第 43 位

先进的语言模型,旨在进行推理、语言理解和遵循指令的任务。它支持多种语言,并提供较长的上下文长度以增强理解能力。Falcon3-10B-Instruct 是一款先进的语言模型,旨在进行推理、语言理解和遵循指令的任务。它支持多种语言,并提供较长的上下文长度以增强理解能力。

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大语言模型 排名第 44 位

先进的混合专家语言模型,专为高级人工智能任务而设计。它在推理、编码和工具使用方面表现出色,提供了32亿激活参数的强大性能。Kimi-K2-Instruct 是一款先进的混合专家语言模型,专为高级人工智能任务而设计。它在推理、编码和工具使用方面表现出色,提供了32亿激活参数的强大性能。

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大语言模型 排名第 45 位

大语言模型

拥有30亿参数的语言模型,旨在推动小型模型的边界。它支持双模式推理、六种语言和长上下文处理,在30亿到40亿规模上提供强大的性能。SmolLM3是一个拥有30亿参数的语言模型,旨在推动小型模型的边界。它支持双模式推理、六种语言和长上下文处理,在30亿到40亿规模上提供强大的性能。

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大语言模型 排名第 46 位

针对教学任务进行微调的大型语言模型。它支持函数调用,并与 Hugging Face 变换器集成,为开发者和研究人员提供先进的 AI 能力。Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1 是一个针对教学任务进行微调的大型语言模型。它支持函数调用,并与 Hugging Face 变换器集成,为开发者和研究人员提供先进的 AI 能力。

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大语言模型 排名第 47 位

大语言模型

提供两个多语言模型:Cased 和 Uncased,支持超过 100 种语言。Cased 模型推荐用于非拉丁字母语言和通用场景,而 Uncased 模型是旧版本。这些模型专为自然语言理解任务设计,可针对特定应用进行微调。BERT 提供两个多语言模型:Cased 和 Uncased,支持超过 100 种语言。Cased 模型推荐用于非拉丁字母语言和通用场景,而 Uncased 模型是旧版本。这些模型专为自然语言理解任务设计,可针对特定应用进行微调。

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大语言模型 排名第 48 位

CTRL 是一个拥有 16 亿参数的条件 Transformer 语言模型,用于可控文本生成。它基于控制码进行条件设置,以指定领域、实体和特定任务的行为,从而实现对生成内容的更明确控制。适用于寻求细致文本生成的研发人员。

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大语言模型 排名第 49 位

大语言模型

密集型 2B Transformer 模型,旨在设备端部署和资源受限的场景中表现出色。它在编码、数学、长上下文理解和工具使用方面表现优异,在同类模型中实现了最先进的性能。MiniCPM5-2B 是一款密集型 2B Transformer 模型,旨在设备端部署和资源受限的场景中表现出色。它在编码、数学、长上下文理解和工具使用方面表现优异,在同类模型中实现了最先进的性能。

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大语言模型 排名第 50 位

大语言模型

用于对话响应生成的大规模预训练语言模型。由微软开发,它利用 GPT-2 架构,并在海量的 Reddit 对话数据上进行训练,旨在生成人类质量的对话响应。它提供多种模型尺寸以满足不同的计算需求。DialoGPT 是一个用于对话响应生成的大规模预训练语言模型。由微软开发,它利用 GPT-2 架构,并在海量的 Reddit 对话数据上进行训练,旨在生成人类质量的对话响应。它提供多种模型尺寸以满足不同的计算需求。

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先进的 AI 模型,在编码和自主任务方面表现出色。它具有 1M 的上下文窗口和原生的多模态理解,基于 MSA 架构。该模型提供开放权重功能,使其成为开发者和研究人员的多功能工具。MiniMax M3 是一个先进的 AI 模型,在编码和自主任务方面表现出色。它具有 1M 的上下文窗口和原生的多模态理解,基于 MSA 架构。该模型提供开放权重功能,使其成为开发者和研究人员的多功能工具。

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大规模预训练的基于 Transformer 的目标导向对话生成模型。它在基于外部文本的响应生成方面表现出色,能够高效地针对各种对话任务进行微调。该存储库提供了用于研究和开发的源代码、数据集和预训练模型。GODEL 是一个大规模预训练的基于 Transformer 的目标导向对话生成模型。它在基于外部文本的响应生成方面表现出色,能够高效地针对各种对话任务进行微调。该存储库提供了用于研究和开发的源代码、数据集和预训练模型。

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大语言模型

先进的 AI 模型,专为长时间任务设计,具有坚实的 1M 令牌上下文和增强的编码能力。它是开源的,旨在通过开放科学使人工智能民主化。GLM-5.2 是一个先进的 AI 模型,专为长时间任务设计,具有坚实的 1M 令牌上下文和增强的编码能力。它是开源的,旨在通过开放科学使人工智能民主化。

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大语言模型

由 Sapient Intelligence 开发的一个拥有 10 亿参数的语言模型。基于层次推理模型架构,它旨在处理高级自然语言处理任务,提供双时间尺度递归架构以实现高效计算。HRM-Text-1B 是由 Sapient Intelligence 开发的一个拥有 10 亿参数的语言模型。基于层次推理模型架构,它旨在处理高级自然语言处理任务,提供双时间尺度递归架构以实现高效计算。

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先进的人工智能模型,旨在改善指令遵循、逻辑推理和多语言能力。它在长上下文理解和工具使用方面表现出色,非常适合复杂的人工智能任务。Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 是一个先进的人工智能模型,旨在改善指令遵循、逻辑推理和多语言能力。它在长上下文理解和工具使用方面表现出色,非常适合复杂的人工智能任务。

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先进的语言模型,具有混合注意力架构和多样约束超连接。它支持一百万个标记的上下文长度,并针对高效的长上下文处理进行了优化。DeepSeek-V4-Pro-DSpark 是一款先进的语言模型,具有混合注意力架构和多样约束超连接。它支持一百万个标记的上下文长度,并针对高效的长上下文处理进行了优化。

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为高级编码任务设计的大型语言模型。它在代理编码方面提供了最先进的性能,重点通过强化学习优化异常行为。KAT-Coder-V2.5-Dev 是一个为高级编码任务设计的大型语言模型。它在代理编码方面提供了最先进的性能,重点通过强化学习优化异常行为。

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Anthropic Sonnet 系列的最新模型,提供增强的速度和智能。它具有自适应思维、1M 令牌上下文窗口和实时网络安全保护,使其成为高级 AI 任务的强大选择。Claude Sonnet 5 是 Anthropic Sonnet 系列的最新模型,提供增强的速度和智能。它具有自适应思维、1M 令牌上下文窗口和实时网络安全保护,使其成为高级 AI 任务的强大选择。

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稀疏的专家混合视觉语言模型,旨在处理高频生产工作负载。它结合了语言主干和视觉编码器,以支持解析财务报告和运行多步骤搜索循环等密集任务。第3.7步闪电是一个稀疏的专家混合视觉语言模型,旨在处理高频生产工作负载。它结合了语言主干和视觉编码器,以支持解析财务报告和运行多步骤搜索循环等密集任务。

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DeepSeek-V4 系列中的一个实验性多模态模型,增强了视觉理解能力。它基于 DeepSeek-V4-Flash 架构,提供了改进的多模态代理能力,同时保持文本仅性能。DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 是 DeepSeek-V4 系列中的一个实验性多模态模型,增强了视觉理解能力。它基于 DeepSeek-V4-Flash 架构,提供了改进的多模态代理能力,同时保持文本仅性能。

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大语言模型

本周

由上海人工智能实验室设计的 35B 专家混合模型,旨在解决高级科学问题。它在代理协调、验证和开放科学发现方面表现出色,提供强大的复杂任务执行能力。Sage-A1.5 是由上海人工智能实验室设计的 35B 专家混合模型,旨在解决高级科学问题。它在代理协调、验证和开放科学发现方面表现出色,提供强大的复杂任务执行能力。

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大语言模型

中型专家混合模型,旨在处理高级编码和推理任务。它在基准测试中表现优于类似模型,提供高效的参数激活和自我改进能力。Ornith-1.5-35B-A3B 是一款中型专家混合模型,旨在处理高级编码和推理任务。它在基准测试中表现优于类似模型,提供高效的参数激活和自我改进能力。

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大语言模型

轻量级的混合推理模型,具有 79 亿个参数,旨在实现高效的本地部署。它支持快速响应和多步骤推理,适合资源受限的环境。Ling-3.0-tiny 是一个轻量级的混合推理模型,具有 79 亿个参数,旨在实现高效的本地部署。它支持快速响应和多步骤推理,适合资源受限的环境。

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大语言模型

拥有 600M 参数的决策模型,旨在对文本、图像和语音进行单次决策。它高效处理多模态输入,快速、准确地提供响应,而无需生成输出标记。LiquidAI d1-omni-600M 是一个拥有 600M 参数的决策模型,旨在对文本、图像和语音进行单次决策。它高效处理多模态输入,快速、准确地提供响应,而无需生成输出标记。

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具有 Mixture-of-Values 注意力机制的专家混合模型,存储了 360 亿个参数。它提供了前沿级别的结果,具有 40 亿个活跃参数,在代理和推理基准测试中超越了更大的模型。K2-Horizon-MoVA-36B-A4B 是一个具有 Mixture-of-Values 注意力机制的专家混合模型,存储了 360 亿个参数。它提供了前沿级别的结果,具有 40 亿个活跃参数,在代理和推理基准测试中超越了更大的模型。

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昨天

Fastino开发的决策模型,旨在内部使用。它处理文本、JSON和图像,以返回各种决策选项的概率。通过Fastino的API访问,支持分类、路由和评分任务。GLiDE是Fastino开发的决策模型,旨在内部使用。它处理文本、JSON和图像,以返回各种决策选项的概率。通过Fastino的API访问,支持分类、路由和评分任务。

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昨天

专门为医疗保健领域构建的模型,基于 Ling-3.0-flash,旨在支持医学推理和医疗研究。它具有 1240 亿个总参数和每个令牌 51 亿个活跃参数,支持长文档分析和多代理协作。Ling-3.0-flash-Sante 是一个专门为医疗保健领域构建的模型,基于 Ling-3.0-flash,旨在支持医学推理和医疗研究。它具有 1240 亿个总参数和每个令牌 51 亿个活跃参数,支持长文档分析和多代理协作。

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腾讯混元开发的一款紧凑型长期记忆写入模型。它在外部记忆框架中替代通用 LLM,优化信息的保留和表示。Hy-Memory-30B-A3B 是腾讯混元开发的一款紧凑型长期记忆写入模型。它在外部记忆框架中替代通用 LLM,优化信息的保留和表示。

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昨天

腾讯公司微信视觉团队开发的统一视觉语言模型。它集成了对象级和像素级感知,适用于对象检测和图像抠图等任务,旨在用于研究目的。WeVisOne-VL 是腾讯公司微信视觉团队开发的统一视觉语言模型。它集成了对象级和像素级感知,适用于对象检测和图像抠图等任务,旨在用于研究目的。

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经过微调的大型语言模型,旨在执行指令性任务。它支持函数调用和扩展词汇,使其在各种应用中具有多功能性。Mistral-7B-Instruct-v0.3 是一个经过微调的大型语言模型,旨在执行指令性任务。它支持函数调用和扩展词汇,使其在各种应用中具有多功能性。

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今天

为编码代理设计的专家混合语言模型。它具有 398 亿个参数,能够调查代码库、修复错误、实现功能和编写测试。Flint 是一种为编码代理设计的专家混合语言模型。它具有 398 亿个参数,能够调查代码库、修复错误、实现功能和编写测试。

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来自GPT-5.6系列的成本优化AI模型,具有1,050,000个令牌的上下文窗口和推理令牌支持。它旨在实现高效处理和先进的推理能力。GPT-5.6 Luna是来自GPT-5.6系列的成本优化AI模型,具有1,050,000个令牌的上下文窗口和推理令牌支持。它旨在实现高效处理和先进的推理能力。

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轻量级的开源模型,旨在实现高效的单 GPU 部署。它在智能编码方面表现出色,在各种编码基准测试中提供了最先进的性能。Ornith-1.0-9B 是一个轻量级的开源模型,旨在实现高效的单 GPU 部署。它在智能编码方面表现出色,在各种编码基准测试中提供了最先进的性能。

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一系列多语言、多模态的语言模型,旨在支持广泛的语言和上下文。它提供开源访问和改进的推理能力,使其适用于多种人工智能应用。Apertus 1.5 是一系列多语言、多模态的语言模型,旨在支持广泛的语言和上下文。它提供开源访问和改进的推理能力,使其适用于多种人工智能应用。

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为移动和嵌入式设备设计的紧凑型基础模型。它在工具调用、结构化提取和文本嵌入方面表现出色,提供高效的设备内 AI 能力。Needle 3 是一款为移动和嵌入式设备设计的紧凑型基础模型。它在工具调用、结构化提取和文本嵌入方面表现出色,提供高效的设备内 AI 能力。

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为效率和性能而设计的下一代混合推理模型。它拥有 1240 亿个参数,在推理、指令跟随和长文本理解方面表现出色,非常适合复杂的工作流程。Ling-3.0-flash 是一款为效率和性能而设计的下一代混合推理模型。它拥有 1240 亿个参数,在推理、指令跟随和长文本理解方面表现出色,非常适合复杂的工作流程。

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昨天

多模态专家混合模型,旨在用于编码、代理工作流和网络安全。它支持文本、图像和视频输入,通过稀疏注意力和量化感知训练提供改进的任务性能和推理效率。MiniMax-M3.1-Flash 是一个多模态专家混合模型,旨在用于编码、代理工作流和网络安全。它支持文本、图像和视频输入,通过稀疏注意力和量化感知训练提供改进的任务性能和推理效率。

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MiMo 系列的旗舰模型,旨在扩展强化学习以实现自我改进。它集成了文本、图像、视频和音频处理,能够在多个领域中实现多样化应用。MiMo-V2.6-Pro-RL 是 MiMo 系列的旗舰模型,旨在扩展强化学习以实现自我改进。它集成了文本、图像、视频和音频处理,能够在多个领域中实现多样化应用。

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本周

DSpark 草稿检查点模型,旨在与 MiniCPM-V-4.7-35B-A3B 配对。它支持视觉和文本提示,在多个领域提供先进的能力。MiniCPM-V-4.7-35B-A3B-DSpark 是一个 DSpark 草稿检查点模型,旨在与 MiniCPM-V-4.7-35B-A3B 配对。它支持视觉和文本提示,在多个领域提供先进的能力。

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本周

先进的 LLM,旨在实现高效的单 GPU 部署。它在基准测试中表现出色,提供强大的任务分解能力和对现实场景的理解。Ornith-1.5-122B 是一款先进的 LLM,旨在实现高效的单 GPU 部署。它在基准测试中表现出色,提供强大的任务分解能力和对现实场景的理解。

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完全开放的语言模型,旨在用于先进的人工智能研究和应用。它提供了多种针对编程、推理和对话优化的模型变体,确保开发者和研究人员的透明性和可访问性。Olmo来自Ai2是一个完全开放的语言模型,旨在用于先进的人工智能研究和应用。它提供了多种针对编程、推理和对话优化的模型变体,确保开发者和研究人员的透明性和可访问性。

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NAVER 自主研发的大型语言模型系列,专为企业和商业用途而设计,特别擅长处理韩语及其文化。它包括以推理为重点的 THINK 模型、轻量级的 DASH 模型和开放的 SEED 模型,支持韩语、英语、日语和中文,并能够理解图像和音频。HyperCLOVA X 是 NAVER 自主研发的大型语言模型系列,专为企业和商业用途而设计,特别擅长处理韩语及其文化。它包括以推理为重点的 THINK 模型、轻量级的 DASH 模型和开放的 SEED 模型,支持韩语、英语、日语和中文,并能够理解图像和音频。

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先进的AI模型,旨在实现高效的百万标记上下文智能。它具有混合注意力架构,并在超过32万亿个标记上进行了预训练,适用于复杂推理任务和编码基准。DeepSeek-V4-Pro是一个先进的AI模型,旨在实现高效的百万标记上下文智能。它具有混合注意力架构,并在超过32万亿个标记上进行了预训练,适用于复杂推理任务和编码基准。

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gpt-oss 包含两个开放权重语言模型,gpt-oss-120b 和 gpt-oss-20b,旨在提供强大的性能和高效的部署。它们在 Apache 2.0 许可下提供,使其可用于各种应用,同时确保安全性和可定制性。

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专注于推理的 AI 模型,旨在提高数学、编程和逻辑任务的性能。由技术创新研究所开发,采用混合架构以实现高效推理和测试时扩展。Falcon-H1R-7B 是一个专注于推理的 AI 模型,旨在提高数学、编程和逻辑任务的性能。由技术创新研究所开发,采用混合架构以实现高效推理和测试时扩展。

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生成性大型语言模型,旨在推动应用和用例,使先进的人工智能在各个行业和学科中变得可及且具有影响力。猎鹰 LLM 是一个生成性大型语言模型,旨在推动应用和用例,使先进的人工智能在各个行业和学科中变得可及且具有影响力。

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Claude Fable 5旨在处理复杂推理和长期任务。它配备了安全分类器来管理请求拒绝,确保安全高效的操作。

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先进的 AI 模型,旨在进行多语言文本和代码生成。它为各种应用提供强大的能力,强调安全性和负责任的部署。Llama-3.2-3B-Instruct 是一个先进的 AI 模型,旨在进行多语言文本和代码生成。它为各种应用提供强大的能力,强调安全性和负责任的部署。

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具有先进编程和代理集群能力的开源模型。它支持专业级网站构建、工作流执行和 Claw Groups(测试版)的探索。Kimi K2.6 是一个具有先进编程和代理集群能力的开源模型。它支持专业级网站构建、工作流执行和 Claw Groups(测试版)的探索。

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Google DeepMind 开发的生成模型,基于 Gemma 4 架构。它处理文本、图像和视频输入,以生成文本输出,优化了在各种硬件环境中的速度和效率。DiffusionGemma 是 Google DeepMind 开发的生成模型,基于 Gemma 4 架构。它处理文本、图像和视频输入,以生成文本输出,优化了在各种硬件环境中的速度和效率。

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旨在模拟代理环境的语言世界模型。它涵盖七个交互领域,提供可扩展和可控的模拟,具备长链推理能力。Qwen-AgentWorld-35B-A3B 是一个旨在模拟代理环境的语言世界模型。它涵盖七个交互领域,提供可扩展和可控的模拟,具备长链推理能力。

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旨在定制和领域适应的大型语言模型。它支持多种语言,并针对全精度的研究和评估进行了优化。NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B BF16 是一款旨在定制和领域适应的大型语言模型。它支持多种语言,并针对全精度的研究和评估进行了优化。

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本周

紧凑型通用语言模型,旨在设备上部署。它提供了改进的编码、多语言和推理能力,非常适合开发人员和用户处理现实世界的任务。Spark-X2.6-4B 是一款紧凑型通用语言模型,旨在设备上部署。它提供了改进的编码、多语言和推理能力,非常适合开发人员和用户处理现实世界的任务。

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由Reflection开发的开源文本生成模型。它采用稀疏专家混合架构,拥有5010亿个参数,提供高效的推理和编码能力。该模型专为英语设计,在软件工程、智能工具使用和科学推理方面表现出色。Beam是由Reflection开发的开源文本生成模型。它采用稀疏专家混合架构,拥有5010亿个参数,提供高效的推理和编码能力。该模型专为英语设计,在软件工程、智能工具使用和科学推理方面表现出色。

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