Serie GLM-4

Modelo de diálogo multimodal y multilingüe de código abierto

Recomendación del EditorProgramaciónMultilingüeMultimodal

La serie GLM-4 es una nueva generación de modelos preentrenados lanzados por Zhipu AI, que incluye GLM-4-9B, GLM-4-9B-Chat, GLM-4-9B-Chat-1M y GLM-4V-9B. Estos modelos destacan en la comprensión semántica, el razonamiento matemático y la ejecución de código, admiten hasta 26 idiomas y cuentan con funciones avanzadas como la navegación web y la ejecución de código. El modelo GLM-4V-9B también posee una capacidad de comprensión visual de alta resolución, ideal para aplicaciones multimodales.

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Serie GLM-4

Serie GLM-4 Situación del tráfico más reciente

Serie GLM-4 Tendencia de visitas

Serie GLM-4 Distribución geográfica de las visitas

Serie GLM-4 Fuentes de tráfico

Serie GLM-4 Alternativas

Serie GLM-4 — Modelo de diálogo multimodal y multilingüe de código abierto

Meta Llama 3.3 — Modelo lingüístico extenso de preentrenamiento multilingüe de 70 000 millones de parámetros

Meta Llama 3.1-405B — Modelo de lenguaje grande preentrenado multilingüe

Meta Llama 3 — Modelo de lenguaje grande de código abierto de última generación de Meta, con un rendimiento excepcional.

Llama 3 — Modelo de lenguaje grande de código abierto de nueva generación, con un rendimiento excepcional.

Modelo de incrustación de texto Gemini Embedding — Gemini Embedding es un modelo de incrustación de texto avanzado que proporciona una potente capacidad de comprensión del lenguaje a través de la API de Gemini.

Aya Vision — Aya Vision es un modelo de visión multimodal multilingüe lanzado por Cohere, diseñado para mejorar la comprensión visual y de texto en escenarios multilingües.

ViDoRAG — ViDoRAG es un marco de agentes de razonamiento iterativo dinámico que combina la recuperación de documentos visuales con la generación mejorada.

Migician — Migician es un modelo de lenguaje multimodal de gran tamaño centrado en la localización de múltiples imágenes, capaz de realizar una localización precisa de múltiples imágenes de forma libre.

Phi-4-multimodal-instruct — Phi-4-multimodal-instruct é um modelo básico multimodal leve desenvolvido pela Microsoft, que suporta entrada de texto, imagem e áudio.

Magma — Magma es un modelo base capaz de comprender y ejecutar entradas multimodales, utilizable en tareas y entornos complejos.

CLaMP 3 — CLaMP 3 es un marco unificado para la recuperación de información musical multimodal y multilingüe.

Janus-Pro-1B — Janus-Pro-1B es un marco autorregresivo unificado de comprensión y generación multimodal.

VideoLLaMA3 — VideoLLaMA3 es un modelo base multimodal de vanguardia, especializado en la comprensión de imágenes y videos.

InternLM3 — InternLM3 es un conjunto de modelos enfocados en la generación de texto, ofreciendo diversas versiones optimizadas para satisfacer diferentes necesidades.

InternVL2.5-8B-MPO — Modelo lingüístico grande multimodales que muestra un rendimiento general excelente.

OpenEMMA — Modelo multimodal de conducción autónoma de extremo a extremo de código abierto

InternVL2.5-4B-MPO — Modelo de lenguaje grande multimodal que muestra un rendimiento general excelente.

FlagAI — Proyecto de código abierto integral de algoritmos, modelos y herramientas de optimización de modelos grandes.

InternVL2_5-2B-MPO — Modelo de lenguaje grande multimodal avanzado

InternVL2_5-1B-MPO — Modelo de lenguaje grande multimodal que mejora la comprensión integral de la visión y el lenguaje.

Modelos de Concepto a Gran Escala — Modelado del lenguaje en el espacio de representación de oraciones

WePOINTS — Proyecto WePOINTS: un marco unificado para modelos multimodales.

tulu-3-sft-olmo-2-mixture — Conjunto de datos de texto multilingüe a gran escala

InternVL2_5-4B — Modelo de lenguaje grande multimodal que integra la comprensión visual y lingüística.

InternVL2_5-8B — Modelo de lenguaje grande multimodal que admite la comprensión interactiva de imágenes y texto.

InternVL2_5-26B — Modelo de lenguaje grande multimodal que integra la comprensión visual y lingüística.

InternVL2_5-38B — Serie de modelos de lenguaje grandes multimodales de vanguardia

Mezcla de preferencias OLMo 2 1124 13B — Conjunto de datos de mezcla de preferencias multilingüe a gran escala

jina-clip-v2 — Modelo de incrustaciones multimodales y multilingües para la recuperación de texto e imágenes.