Xwen-Chat

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

Normales ProduktChattenSprachmodellChinesischer Dialog

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Xwen-Chat wurde vom xwen-team entwickelt, um den Bedarf an hochwertigen chinesischen Dialogmodellen zu decken und eine Marktlücke zu schließen. Es bietet mehrere Versionen mit starken Fähigkeiten im Sprachverständnis und in der -generierung. Es kann komplexe sprachliche Aufgaben bewältigen, natürliche Dialoginhalte generieren und eignet sich für Anwendungen wie intelligente Kundendienste. Es steht kostenlos auf der Hugging Face Plattform zur Verfügung.

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Xwen-Chat Alternativen

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

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

OLMo-2-1124-7B-RM — Großes Sprachmodell zur Textgenerierung und -klassifizierung

OLMo-2-1124-13B-DPO — Hochleistungsfähiges Sprachmodell für Englisch, geeignet für diverse Aufgaben.

OLMo 2 — Ein hochmodernes, vollständig offenes Sprachmodell

Llama-3.1-Tulu-3-8B — Ein fortschrittliches, anweisungen-folgendes Modell, das Open-Source-Daten und -Code bereitstellt.

Qwen Turbo 1M Demo — Qwen Turbo 1M Demo ist ein von Qwen bereitgestellter Hugging Face Space.

RecurrentGPT — Modell zur interaktiven Generierung von Texten beliebiger Länge

MDLM — Ein effizientes, maskiertes Diffusions-Sprachmodell.

Fugaku-LLM — Fugaku-LLM ist ein auf die Textgenerierung spezialisiertes KI-Modell.

Llama-3-Giraffe-70B-Instruct — Ein großes Sprachmodell mit 70 Milliarden Parametern und einer effektiven Kontextlänge von 128k.

Zuverlässiges Sprachmodell (ZSM) — Testen Sie das zuverlässige Sprachmodell (ZSM) von Cleanlab im Browser.

Llama3-ChatQA-1.5-70B — Ein auf NVIDIA basierendes, hochperformantes, dialogorientiertes Frage-Antwort- und Retrieval-Augmented-Generation-Modell.

LLaVA++ — Erweiterung des LLaVA-Modells durch Integration von Phi-3 und LLaMA-3 zur Verbesserung der Interaktion zwischen visuellen und sprachlichen Modellen.

MiscNinja — Fortschrittliches Modell der natürlichen Sprachverarbeitung

Wiseses KI — Intelligente Content-Erstellungsplattform

Powerups KI — KI-basiertes natürliches Sprachverarbeitungsmodell

Inception Labs — Inception Labs bringt eine neue Generation diffusionsbasierter Sprachmodelle auf den Markt und bietet extrem schnelle, effiziente und hochwertige Sprachgenerierung.

Instella — Instella ist ein von AMD entwickeltes, leistungsstarkes Open-Source-Sprachmodell, das speziell für die Beschleunigung der Entwicklung von Open-Source-Sprachmodellen entwickelt wurde.

Klon — Klon ist ein humanoider Roboter mit der revolutionären künstlichen Muskeltechnologie Myofiber, der natürlich gehen kann.

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

GPT-4.5 — Das neueste Sprachmodell GPT-4.5 von OpenAI konzentriert sich auf die Verbesserung der Fähigkeiten des unüberwachten Lernens und bietet ein natürlicheres interaktives Erlebnis.

Moonlight-16B-A3B — Moonlight-16B-A3B ist ein 16B-Parameter-Mix-Expertenmodell, das mit dem Muon-Optimierer trainiert wurde und für die effiziente Spracherzeugung entwickelt wurde.

Halluzinations-Leaderboard — Ein Ranking, das verschiedene große Sprachmodelle (LLMs) hinsichtlich ihrer Halluzinationen beim Zusammenfassen kurzer Dokumente vergleicht.

OLMoE App — Ai2 OLMoE ist eine Open-Source-Anwendung für Sprachmodelle, die auf iOS-Geräten läuft.

Concierge KI — Interagiere auf natürliche Weise mit deinen Anwendungen und steigere so deine Effizienz und Benutzerfreundlichkeit.

Zyphra — Zyphra ist ein auf künstliche Intelligenz spezialisiertes Unternehmen, das Chatmodelle und zugehörige Dienste anbietet.

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.

Qwen2.5-Max — Qwen2.5-Max ist ein groß angelegtes Mixture-of-Expert (MoE)-Modell, das darauf ausgelegt ist, die Modellintelligenz zu verbessern.