Dria-Agent-a-3B

Modelo de lenguaje grande basado en la serie Qwen2.5-Coder, especializado en aplicaciones de agente.

Producto ComúnProgramaciónModelo de lenguaje grandeAplicaciones de agente

Dria-Agent-a-3B es un modelo de lenguaje grande basado en la serie Qwen2.5-Coder, especializado en aplicaciones de agente. Emplea una forma de llamada a funciones Pythonic, con ventajas como la llamada paralela de múltiples funciones en una sola vez, inferencia y acciones de forma libre, y la generación inmediata de soluciones complejas. Este modelo ha demostrado un excelente rendimiento en varias pruebas de referencia, como Berkeley Function Calling Leaderboard (BFCL), MMLU-Pro y Dria-Pythonic-Agent-Benchmark (DPAB). El tamaño del modelo es de 3.09B parámetros y admite el tipo de tensor BF16.

Admite la llamada paralela de múltiples funciones en una sola vez
mejorando la eficiencia de la interacción.
Proporciona inferencia y acciones de forma libre
reduciendo las restricciones de formato específico en la salida.
Puede generar soluciones complejas de forma inmediata
implementando canalizaciones condicionales y sincrónicas.
Ha obtenido excelentes resultados en varias pruebas de referencia
como BFCL
MMLU-Pro y DPAB.
Emplea una forma de llamada a funciones Pythonic

El público objetivo son los desarrolladores e investigadores que necesitan utilizar modelos de lenguaje grandes en aplicaciones de agente. Proporciona una capacidad de llamada a funciones eficiente y un procesamiento de lógica compleja
ideal para escenarios que requieren un desarrollo e implementación rápidos de sistemas de agentes inteligentes.

En un sistema de atención al cliente inteligente
responda rápidamente a las solicitudes del usuario y ejecute múltiples operaciones.
Genere scripts complejos de Python para automatizar los procesos de oficina
mejorando la eficiencia del trabajo.
En el ámbito educativo

1. Importe las bibliotecas necesarias
como transformers.
2. Inicialice el modelo usando el modelo preentrenado y el tokenizador.
3. Prepare la indicación del sistema y la consulta del usuario
construyendo la entrada según el formato especificado.

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Dria-Agent-a-3B Situación del tráfico más reciente

Total de visitas mensuales

29742941

Tasa de rebote

44.20%

Páginas promedio por visita

5.9

Duración promedio de la visita

00:04:44

Dria-Agent-a-3B Tendencia de visitas

Dria-Agent-a-3B Distribución geográfica de las visitas

Dria-Agent-a-3B Fuentes de tráfico

Dria-Agent-a-3B Alternativas

Dria-Agent-a-3B — Modelo de lenguaje grande basado en la serie Qwen2.5-Coder, especializado en aplicaciones de agente.

Programación

•Modelo de lenguaje grande•Aplicaciones de agente

NotaGen — NotaGen es un modelo para la generación de música simbólica, que adopta el paradigma de entrenamiento de modelos de lenguaje grande y se centra en la generación de partituras de música clásica de alta calidad.

Música

•Generación de música•Modelo de lenguaje grande

AoT — Atom of Thoughts (AoT) es un marco para mejorar el rendimiento de la inferencia de los modelos de lenguaje grandes.

Programación

•Modelo de lenguaje grande•Marco de inferencia

TableGPT2-7B — TableGPT2-7B es un modelo de lenguaje grande enfocado en el procesamiento de datos tabulares, ideal para análisis de datos y tareas de inteligencia empresarial.

Productividad

•Datos tabulares•Análisis de datos

GLM-PC — GLM-PC es un agente de inteligencia artificial para computadoras basado en el modelo de lenguaje visual CogAgent, diseñado para mejorar la experiencia del usuario.

Productividad

•Agente inteligente•Modelo de lenguaje grande

264

DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B — DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B es un modelo de lenguaje grande optimizado mediante aprendizaje por refuerzo, centrado en la capacidad de razonamiento y diálogo.

Programación

•Modelo de lenguaje grande•Aprendizaje por refuerzo

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Dria-Agent-a-3B — Modelo de lenguaje grande basado en la serie Qwen2.5-Coder, especializado en aplicaciones de agente.

NotaGen — NotaGen es un modelo para la generación de música simbólica, que adopta el paradigma de entrenamiento de modelos de lenguaje grande y se centra en la generación de partituras de música clásica de alta calidad.

AoT — Atom of Thoughts (AoT) es un marco para mejorar el rendimiento de la inferencia de los modelos de lenguaje grandes.

TableGPT2-7B — TableGPT2-7B es un modelo de lenguaje grande enfocado en el procesamiento de datos tabulares, ideal para análisis de datos y tareas de inteligencia empresarial.

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InternVL2_5-78B-MPO — Se trata de una serie de modelos de lenguaje grandes multimodales de vanguardia que demuestra un rendimiento general excepcional.

MinMo — MinMo es un modelo de lenguaje grande multi modal diseñado para una interacción de voz fluida.

Dria-Agent-a-7B — Un modelo de lenguaje grande basado en la serie Qwen2.5-Coder, enfocado en aplicaciones de agentes.

Llama-3-Patrono-Lince-8B-Instrucciones-Q4_K_M-GGUF — Modelo de lenguaje grande cuantificado basado en un modelo específico, adecuado para tareas de procesamiento del lenguaje natural, entre otras.

InternVL2.5-38B-MPO — Modelo de la serie InternVL2.5-MPO, basado en InternVL2.5 y optimización de preferencias mixtas, que demuestra un rendimiento excepcional.

InternVL2_5-26B-MPO-AWQ — Modelo de lenguaje grande multimodal avanzado con una capacidad de razonamiento multimodal excepcional.

AnyParser Pro — AnyParser Pro es un modelo de lenguaje grande que extrae contenido de PDF, PPT e imágenes de forma rápida y precisa.

VITA-1.5 — VITA-1.5: Modelo de lenguaje multimodal de gran tamaño de nivel GPT-4o con interacción visual y de voz en tiempo real

InternVL2_5-26B-MPO — Modelo de lenguaje grande multimodales que mejora la interacción entre la visión y el lenguaje.

InternVL2_5-8B-MPO-AWQ — Modelo de lenguaje grande multimodal que mejora la interacción entre la visión y el lenguaje.

HuatuoGPT-o1-8B — Modelo de lenguaje grande (LLM) de vanguardia para el ámbito médico

HuatuoGPT-o1 — Modelo de lenguaje grande para razonamiento complejo en el ámbito médico

InternVL2_5-4B-MPO-AWQ — Modelo de lenguaje grande multimodal, optimizado para la interacción entre imágenes y texto.

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

Valley 2.0 — Modelo de lenguaje grande multimodal que mejora el procesamiento de datos de texto, imágenes y vídeo.

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.

InternVL2-8B-MPO — Modelo de lenguaje grande multimodal que mejora la capacidad de razonamiento multimodal.

EXAONE-3.5-32B-Instruct-GGUF — Modelo de lenguaje grande multilingüe y de alto rendimiento desarrollado por LG AI Research

Command R7B — Modelo de IA generativo rápido y eficiente

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

InternVL2_5-2B — Modelo de lenguaje grande multimodal que admite una interacción profunda entre imágenes y texto.

InternVL2_5-1B — Modelo de lenguaje grande multimodal, admite la comprensión de imágenes y texto

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