Aria-Base-64K

Multimodales, natives Mixture-of-Experts-Modell

Normales ProduktProduktivitätMultimodalVerarbeitung langer Texte

Aria-Base-64K ist eines der Basismodelle der Aria-Serie und wurde speziell für Forschungszwecke und Weitertrainierung entwickelt. Das Modell entstand nach einer Vorabtrainierung mit langen Texten und wurde mit 33 Milliarden Tokens trainiert (21 Milliarden multimodal, 12 Milliarden sprachbasiert, 69 % lange Texte). Es eignet sich für die Weitertrainierung oder Feinabstimmung mit Datensätzen für die Beantwortung von Fragen zu langen Videos oder langen Dokumenten. Selbst mit begrenzten Ressourcen ist ein Nachtraining mit einem Datensatz für kurze Anweisungen und die Übertragung auf Szenarien mit langen Texten und Fragen möglich. Das Modell versteht bis zu 250 hochauflösende oder bis zu 500 mittelgroße Bilder und behält dabei eine starke Basisleistung in sprachlichen und multimodalen Szenarien.

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Aria-Base-64K — Multimodales, natives Mixture-of-Experts-Modell

CogVLM2 — Zweitgeneratives multimodal prätrainiertes Dialogmodell

AI21-Jamba-Large-1.6 — AI21 Jamba Large 1.6 ist ein leistungsstarkes Basismodell mit einer hybriden SSM-Transformer-Architektur, das auf die Verarbeitung langer Texte und effizientes Inferencing spezialisiert ist.

语析Yuxi-Know — Ein auf Large Language Models basierendes RAG-Wissensdatenbank-System für Fragen und Antworten mit Knowledge Graph, das verschiedene Large Language Models unterstützt und lokal bereitgestellt werden kann.

Aya Vision — Aya Vision ist ein mehrsprachiges, multimodales visuelles Modell von Cohere, das darauf abzielt, das Verständnis von visuellem und Textmaterial in mehrsprachigen Szenarien zu verbessern.

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.

EgoLife — EgoLife ist ein langfristiges, multimodales und mehrperspektivisches Projekt für einen KI-Assistenten im Alltag, das darauf abzielt, die Forschung zum Verständnis von Langzeitkontexten voranzutreiben.

UniTok — UniTok ist ein einheitlicher visueller Tokenizer für die visuelle Generierung und das visuelle Verständnis.

ViDoRAG — ViDoRAG ist ein dynamisches iteratives Inferenz-Agenten-Framework, das die visuelle Dokumentensuche mit der Generierung kombiniert.

Mochii AI — Mochii AI ist ein personalisiertes KI-Ökosystem, das von hochmodernen Modellen unterstützt wird und die Zukunft der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI vorantreibt.

M2RAG — Code-Repository für Benchmark-Tests zur retrieval-augmented generation in multimodalen Kontexten.

TheoremExplainAgent — TheoremExplainAgent ist ein intelligentes System zur Generierung multimodaler Erklärvideos für Theoreme.

Gemini 2.0 Flash-Lite — Gemini 2.0 Flash-Lite ist ein effizientes Sprachmodell, das speziell für die Verarbeitung langer Texte und verschiedene Anwendungsfälle optimiert wurde.

Phi-4-multimodal-instruct — Phi-4-multimodal-instruct ist ein leichtgewichtiges, multimodales Basismodell von Microsoft, das Text-, Bild- und Audioeingaben unterstützt.

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

DeepSeek Japanisch — DeepSeek ist ein fortschrittliches KI-Sprachmodell, das sich auf logisches Denken, Mathematik und Programmieraufgaben spezialisiert hat und kostenlos nutzbar ist.

ZeroBench — ZeroBench ist ein hoch anspruchsvoller visueller Benchmark für moderne, große multimodale Modelle.

MoBA — MoBA ist ein hybrider Block-Aufmerksamkeitsmechanismus für lange Textkontexte, der die Effizienz von großen Sprachmodellen verbessern soll.

Magma — Magma ist ein grundlegendes, multimodal einsetzbares Modell, das multimodale Eingaben versteht und verarbeitet und für komplexe Aufgaben und Umgebungen verwendet werden kann.

Grok 3 — Das neueste Flaggschiff-AI-Modell Grok 3 von xAI, mit leistungsstarker Inferenz und multimodaler Verarbeitungsfähigkeit.

CLaMP 3 — CLaMP 3 ist ein einheitlicher Rahmen für die musikbezogene Informationsrecherche über verschiedene Modalitäten und Sprachen hinweg.

VideoRAG — VideoRAG ist ein retrieval-augmented generation framework (RAG) zur Verarbeitung von Videos mit extrem langen Kontexten.

MedRAX — MedRAX ist ein medizinischer KI-Agent zur Interpretation von Röntgenaufnahmen des Brustkorbs. Er integriert verschiedene Analysewerkzeuge und kann komplexe medizinische Anfragen ohne zusätzliches Training verarbeiten.

Qwen2.5-VL — Qwen2.5-VL ist ein leistungsstarkes visuell-linguistisches Modell, das Bild- und Videoinhalte versteht und entsprechenden Text generiert.

Gemini 2.0 Familie — Gemini 2.0 ist Googles neueste Generation von generativen KI-Modellen und umfasst die Versionen Flash, Flash-Lite und Pro.

Gemini 2.0 Pro — Gemini Pro ist ein von Google DeepMind entwickeltes, leistungsstarkes KI-Modell, das sich auf die Bearbeitung komplexer Aufgaben und Programmierleistung konzentriert.

OmniHuman-1 — OmniHuman-1 ist ein multimodaler Rahmen, der aus einem einzelnen Porträtbild und Bewegungssignalen menschenähnliche Videos generiert.

MILS — LLMs können sehen und hören, ohne dafür trainiert zu werden.

MNN Großmodell Android App — Eine voll funktionsfähige Android-Anwendung für ein großes Sprachmodell mit Multimodalitätsunterstützung.

Janus-Pro-7B — Janus-Pro-7B ist ein neuartiges autoregressives Framework, das multimodalen Verständnis und Generierung vereint.