Skywork-MoE-Base

Hochleistungsfähiges Mixed-Expert-Modell mit 146 Milliarden Parametern

Normales ProduktProgrammierungMixed-Expert-ModellGroßskalig (viele Parameter)

Skywork-MoE-Base ist ein hochleistungsfähiges Mixed-Expert-(MoE-)Modell mit 146 Milliarden Parametern, bestehend aus 16 Experten und 22 Milliarden aktivierten Parametern. Das Modell wurde von einem dichten Checkpoint des Skywork-13B-Modells initialisiert und beinhaltet zwei innovative Technologien: eine Gate-Logik-Normalisierung zur Verbesserung der Expertendynamik und einen adaptiven Hilfsverlustkoeffizienten, der eine schichtenweise Anpassung des Hilfsverlustkoeffizienten ermöglicht. Skywork-MoE zeigt in verschiedenen gängigen Benchmark-Tests eine vergleichbare oder überlegene Leistung im Vergleich zu Modellen mit mehr Parametern oder aktivierten Parametern.

Best AI Websites & Tools

Skywork-MoE-Base

Skywork-MoE-Base Neueste Verkehrssituation

Skywork-MoE-Base Besuchstrend

Skywork-MoE-Base Geografische Verteilung der Besuche

Skywork-MoE-Base Traffic-Quellen

Skywork-MoE-Base Alternativen

Skywork-MoE-Base — Hochleistungsfähiges Mixed-Expert-Modell mit 146 Milliarden Parametern

Llama-3.1-70B-Instruct-AWQ-INT4 — 70 Milliarden Parameter umfassendes Textgenerierungsmodell

Llama-Lynx-70b-4bit-Quantisiert — Ein quantisiertes Textgenerierungsmodell mit 70 Milliarden Parametern.

Llama-lynx-70b-4bitAWQ — Ein 70 Milliarden Parameter umfassendes Textgenerierungsmodell

glider-gguf — Hochleistungsfähiges quantisiertes Sprachmodell

Firecrawl LLMs.txt Generator — Tool zur Generierung von Webseiten-zusammengeführten Textdateien für das Training und die Inferenz von LLMs

QwQ-32B — QwQ-32B ist ein leistungsstarkes Inferenzmodell, das speziell für die Lösung komplexer Probleme und die Textgenerierung entwickelt wurde und sich durch hervorragende Leistung auszeichnet.

olmOCR-7B-0225-Vorschau — olmOCR-7B-0225-Vorschau ist ein auf Qwen2-VL-7B-Instruct feingetuntes Modell zur optischen Zeichenerkennung (OCR) von Dokumenten, das die effiziente Umwandlung von Dokumenten in reinen Text ermöglicht.

Magma-8B — Magma-8B ist ein von Microsoft entwickeltes multimodales KI-Modell, das Bild- und Texteingaben verarbeiten und Textausgaben generieren kann.

s1-32B — s1 ist ein auf Qwen2.5-32B-Instruct feinabgestimmtes Inferenzmodell, das lediglich mit 1000 Beispielen trainiert wurde.

Xwen-Chat — Xwen-Chat ist eine Sammlung von großen Sprachmodellen, die sich auf chinesische Konversationen konzentrieren und verschiedene Modellversionen sowie Sprachgenerierungsdienste anbieten.

SmolVLM-256M-Instruct — SmolVLM-256M ist das weltweit kleinste multimodale Modell und verarbeitet effizient Bild- und Texteingaben zur Erzeugung von Textausgaben.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B ist ein leistungsstarkes Textgenerierungsmodell, das für verschiedene Inferenz- und Generierungsaufgaben geeignet ist.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B ist ein leistungsstarkes Open-Source-Sprachmodell für diverse Textgenerierungsaufgaben.

AI ContentCraft — AI ContentCraft ist ein vielseitiges Werkzeug zur Content-Erstellung, das Textgenerierung, Sprachsynthese und Bildgenerierung vereint.

Textoon — Textoon ist ein innovatives Werkzeug zur Generierung lebendiger 2D-Cartoon-Charaktere basierend auf Textbeschreibungen.

InternLM3 — InternLM3 ist eine Sammlung von Modellen, die auf die Textgenerierung spezialisiert sind und verschiedene optimierte Versionen für unterschiedliche Anforderungen bieten.

MiniMax-Text-01 — MiniMax-Text-01 ist ein leistungsstarkes Sprachmodell mit 456 Milliarden Parametern, das Kontexte mit bis zu 4 Millionen Token verarbeiten kann.

Süßkartoffel-Editor — Ein All-in-One-Tool zur Erstellung von Notizen für Xiaohongshu, das Funktionen wie Bearbeitung, Layout und Inhaltsprüfung bietet.

Dria-Agent-a-7B — Ein großes Sprachmodell, basierend auf der Qwen2.5-Coder-Serie, spezialisiert auf Agentenanwendungen.

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-Q4_K_M-GGUF — Quantisiertes, großes Sprachmodell basierend auf einem spezifischen Modell, geeignet für Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung.

InternVL2.5-38B-MPO — Die InternVL2.5-MPO-Modellreihe basiert auf InternVL2.5 und der Mixed Preference Optimization (MPO) und bietet herausragende Leistung.

Llama-3-Patronus-Lynx-70B-Instruct — Ein quelloffenes Bewertungsmodell zur Erkennung von Halluzinationen, basierend auf der Llama-3-Architektur mit 70 Milliarden Parametern.

CAG — Eine Methode zur Verbesserung von Sprachmodellen ohne Echtzeit-Retrieval, die durch Vorladen eines Wissenscaches die Generierungsleistung steigert.

Eurus-2-7B-PRIME — Ein 7B-Parameter-Sprachmodell, trainiert mit der PRIME-Methode und speziell für die Verbesserung der Inferenzfähigkeit entwickelt.

llmstxt-generator — Ein Tool zur Erstellung zusammengefügter Textdateien für das Training und die Inferenz großer Sprachmodelle (LLMs).

WIME-AI — AI-gestützte Erstellung von kommerziellen Inhalten zur Steigerung der Marketingeffizienz.

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct — Open-Source-Modell zur Bewertung von Halluzinationen

EXAONE-3.5-7.8B-Instruct-AWQ — Von LG AI Research entwickeltes zweisprachiges generatives Modell

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-v1.1 — Open-Source-Modell zur Halluzinationsevaluation