RWKV

Eine neue Generation von großen Sprachmodellen, die Transformer übertrifft.

Normales ProduktProduktivitätOpen SourceDeep Learning

RWKV ist eine innovative Deep-Learning-Architektur, die die besten Eigenschaften von RNNs und Transformatoren kombiniert. Sie bietet hervorragende Leistung, schnelles Inferencing und Training und ist nicht von der Selbstaufmerksamkeitsmechanik abhängig, wodurch VRAM gespart wird und eine 'unbegrenzte' Kontextlänge unterstützt wird. RWKV zeichnet sich in mehreren Sprachen und Codierungen aus, ist eine beliebte Wahl für Entwickler weltweit und treibt den Fortschritt von Open-Source-Large-Language-Modellen voran.

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RWKV — Eine neue Generation von großen Sprachmodellen, die Transformer übertrifft.

node-DeepResearch — Durchsucht und liest Webseiten kontinuierlich, bis eine Antwort gefunden wird (oder das Token-Budget erschöpft ist).

Janus-Pro-1B — Janus-Pro-1B ist ein einheitliches, multimodales, autoregressives Framework für Verständnis und Generierung.

DeepSeek-V3 — Ein Mixture-of-Experts Sprachmodell mit 671 Milliarden Parametern.

NeoBase — NeoBase ist ein Open-Source-KI-Datenbankassistent, mit dem Sie über natürliche Sprache mit Datenbanken interagieren können.

PhotoDoodle — PhotoDoodle ist eine Codeimplementierung, die künstlerische Bildbearbeitung auf Basis von wenigen Beispielpaaren lernt.

IndexTTS — Industrielles, steuerbares und effizientes Zero-Shot Text-to-Speech-System

DeepGEMM — DeepGEMM ist eine CUDA-Bibliothek für effiziente FP8-Matrixmultiplikation, die feinkörnige Skalierung und verschiedene Optimierungstechniken unterstützt.

bRAG-langchain — Ein Open-Source-Projekt zum Erstellen von Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Anwendungen.

FlexHeadFA — Schneller und speichereffizienter präziser Aufmerksamkeitsmechanismus

QwQ-Max-Preview — QwQ-Max-Preview ist das neueste Ergebnis der Qwen-Serie und basiert auf Qwen2.5-Max. Es verfügt über leistungsstarke Inferenz- und Multi-Domain-Anwendungsfähigkeiten.

VLM-R1 — VLM-R1 ist ein stabiles und universelles visuell-linguistisches Verstärkungsmodell, das sich auf visuelle Verständnisaufgaben konzentriert.

Moonlight — Moonlight ist ein 16B-Parameter-Mixture-of-Experts-Modell (MoE), das mit dem Muon-Optimierer trainiert wurde und hervorragende Leistung zeigt.

DeepSeek Modell-Kompatibilitätsprüfung — Prüft, ob ein Gerät DeepSeek-Modelle unterschiedlicher Größe ausführen kann, und liefert eine Kompatibilitätsvorhersage.

Huginn-0125 — Huginn-0125 ist ein latentes, rekursives Deep-Learning-Modell mit 3,5 Milliarden Parametern, das auf Schlussfolgerungen und Codegenerierung spezialisiert ist.

InspireMusic — Ein auf PyTorch basierendes Toolkit zur Generierung von Musik, Songs und Audiodaten, das die Erzeugung hochwertiger Audiodaten unterstützt.

RAG-FiT — RAG-FiT ist eine Bibliothek zur Verbesserung der Fähigkeit großer Sprachmodelle (LLMs), externe Informationen zu nutzen, indem speziell erstellte RAG-erweiterte Datensätze zum Feintuning des Modells verwendet werden.

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

Tülu 3 405B — Tülu 3 405B ist ein großes, quelloffenes Sprachmodell, dessen Leistung durch Reinforcement Learning verbessert wurde.

Open R1 — Dies ist ein vollständig offenes Reproduktionsprojekt des DeepSeek-R1-Modells, das Entwicklern helfen soll, R1-basierte Modelle zu reproduzieren und zu erstellen.

SpeechGPT 2.0-Vorschau — Das erste kontextintelligente, menschenähnliche Echtzeit-Interaktionssystem für die Sprachsteuerung, das mehrsprachige, vielseitige Interaktionen unterstützt.

YuE-s1-7B-anneal-en-cot — YuE ist ein quelloffenes Musikgenerierungsmodell, das Liedtexte in vollständige Songs umwandeln kann.

Tarsier — Tarsier ist ein von ByteDance entwickeltes großes Video-Sprachmodell zur Generierung hochwertiger Videobeschreibungen.

leapfusion-hunyuan-image2video — Eine neuartige Bild-zu-Video-Sampling-Technik, die auf dem Hunyuan-Modell basiert und eine hochwertige Videogenerierung ermöglicht.

Baichuan-M1-14B — Von Baichuan Intelligence entwickeltes Open-Source-Sprachmodell, speziell optimiert für den medizinischen Bereich, mit herausragenden allgemeinen Fähigkeiten und Leistung im medizinischen Sektor.

VideoLLaMA3 — VideoLLaMA3 ist ein hochmodernes multimodales Basismodell, das sich auf das Verständnis von Bildern und Videos konzentriert.

Flex.1-alpha — Ein vortrainiertes, textbasiertes Bildgenerierungsmodell mit 8 Milliarden Parametern und Apache 2.0 Open-Source-Lizenz.

MiniMax-01 — Leistungsstarkes Sprachmodell mit 4560 Milliarden Parametern, das Kontexte mit bis zu 4 Millionen Token verarbeiten kann.

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

YuLan-Mini — Ein hoch effizientes, leichtgewichtiges Sprachmodell mit 240 Millionen Parametern