s1-32B

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

Normales ProduktProduktivitätTextgenerierungInferenzmodell

s1 ist ein Inferenzmodell, das sich auf die effiziente Textgenerierung mit wenigen Beispielen konzentriert. Es wird zur Laufzeit mithilfe von Budget-Forcing-Techniken erweitert und kann die Leistung von o1-preview erreichen. Das Modell wurde von Niklas Muennighoff et al. entwickelt, und die zugehörige Forschungsarbeit wurde auf arXiv veröffentlicht. Das Modell verwendet die Safetensors-Technologie, verfügt über 32,8 Milliarden Parameter und unterstützt Textgenerierungsaufgaben. Sein Hauptvorteil liegt in der Fähigkeit, mit wenigen Beispielen qualitativ hochwertige Inferenzen zu erzielen, was es ideal für Szenarien macht, in denen eine effiziente Textgenerierung erforderlich ist.

Feinabgestimmt auf Qwen2.5-32B-Instruct
konzentriert sich auf Inferenzaufgaben
Trainiert mit nur 1000 Beispielen für effizientes Lernen
Unterstützt die Erweiterung zur Laufzeit
verbessert die Leistung durch Budget-Forcing-Techniken
Unterstützt Safetensors-Technologie zur Gewährleistung der Sicherheit und Stabilität des Modells
Geeignet für Textgenerierungsaufgaben wie natürliche Sprachverarbeitung und Dialogsysteme
Open-Source-Modell
unterstützt Community-Diskussionen und Versionsverwaltung
Bietet detaillierte Benutzerdokumentation und Codebeispiele

Die Zielgruppe sind Forscher und Entwickler im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache. Das Modell eignet sich für Anwendungen
die eine effiziente Textgenerierung und Inferenz benötigen
wie z. B. intelligenter Kundenservice
automatisierte Schreibwerkzeuge und Chatbots. Seine Open-Source-Eigenschaften und die Möglichkeit des Trainings mit wenigen Beispielen machen es zu einer idealen Wahl für Forschung und Entwicklung.

Intelligenter Kundenservice: Verwenden Sie das s1-Modell
um natürliche Sprachantworten zu generieren und die Kundenservicequalität zu verbessern.
Automatisiertes Schreibwerkzeug: Generieren Sie mit dem Modell Artikel
Geschichten und andere Textinhalte
um die Effizienz zu steigern.

1. Rufen Sie die Hugging Face-Modellseite auf und laden Sie die s1-32B-Modelldatei herunter.
2. Installieren Sie die notwendigen Abhängigkeiten wie Safetensors und Transformers.
3. Laden Sie das Modell und führen Sie Inferenzen durch. Verwenden Sie optional wenige Beispiele zum Feinabstimmen.
4. Generieren Sie nach Bedarf Text mit dem Modell und optimieren Sie die Ausgabe mithilfe der Budget-Forcing-Technik.
5. Integrieren Sie das Modell in Ihre Anwendung

Website öffnen

s1-32B Neueste Verkehrssituation

Monatliche Gesamtbesuche

29742941

Absprungrate

44.20%

Durchschnittliche Seiten pro Besuch

5.9

Durchschnittliche Besuchsdauer

00:04:44

s1-32B Besuchstrend

s1-32B Geografische Verteilung der Besuche

s1-32B Traffic-Quellen

s1-32B Alternativen

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

Produktivität

Best AI Websites & Tools

s1-32B

s1-32B Neueste Verkehrssituation

s1-32B Besuchstrend

s1-32B Geografische Verteilung der Besuche

s1-32B Traffic-Quellen

s1-32B Alternativen

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

Llama-3.1-Tulu-3-70B-SFT — Führende Familie von Modellen mit Anweisungsbefolgung, die Open-Source-Daten, -Code und -Anleitungen bereitstellt.

Llama-3.1-Tulu-3-8B-DPO — Fortschrittliches Textgenerierungsmodell für diverse Aufgaben

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

OLMoE-1B-7B — Hochleistungsfähiges, Open-Source-Großes Sprachmodell

gemma-2-9b — Leichtgewichtiges, fortschrittliches Textgenerierungsmodell

Index-1.9B-Pure — Leichtgewichtiges großes Sprachmodell, spezialisiert auf Textgenerierung.

LiteLLM — Open-Source-Bibliothek zur Vereinfachung von LLM-Abschluss- und Einbettungsaufrufen

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

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

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

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

OpenThinker-32B — OpenThinker-32B ist ein leistungsstarkes Open-Source-Inferenzmodell, das speziell für die Verbesserung der Inferenzfähigkeit mit offenen Daten entwickelt wurde.

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.

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

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

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

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

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

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.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B ist ein Open-Source-Inferenzmodell, das sich auf mathematische, codebezogene und logische Aufgaben konzentriert.

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.

DeepSeek-R1-Zero — DeepSeek-R1-Zero ist ein durch massives Reinforcement Learning trainiertes Inferenzmodell, das ohne überwachtes Feinabstimmen eine herausragende Inferenzleistung erzielt.

DeepSeek-R1 — DeepSeek-R1 ist ein Hochleistungs-Inferenzmodell, das mehrere Sprachen und Aufgaben unterstützt und sich für Forschungs- und kommerzielle Anwendungen eignet.

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

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

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.

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