s1-32B

s1 es un modelo de inferencia ajustado con Qwen2.5-32B-Instruct, entrenado con solo 1000 ejemplos.

Producto ComúnProductividadGeneración de textoModelo de inferencia

s1 es un modelo de inferencia centrado en la generación eficiente de texto con pocos ejemplos. Se expande durante la prueba mediante la técnica de 'budget enforcement', logrando un rendimiento comparable a o1-preview. Desarrollado por Niklas Muennighoff y colaboradores, su investigación se publicó en arXiv. El modelo, con 32.800 millones de parámetros, utiliza la tecnología Safetensors y admite tareas de generación de texto. Su principal ventaja es la capacidad de lograr inferencias de alta calidad con pocos ejemplos, ideal para escenarios que requieren generación eficiente de texto.

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s1-32B

s1-32B Situación del tráfico más reciente

s1-32B Tendencia de visitas

s1-32B Distribución geográfica de las visitas

s1-32B Fuentes de tráfico

s1-32B Alternativas

s1-32B — s1 es un modelo de inferencia ajustado con Qwen2.5-32B-Instruct, entrenado con solo 1000 ejemplos.

OLMo-2-1124-7B-SFT — Modelo de generación de texto en inglés de alto rendimiento

Llama-3.1-Tulu-3-70B-SFT — Modelo líder en la familia de modelos que siguen instrucciones, ofreciendo datos, código y guías de código abierto.

Llama-3.1-Tulu-3-8B-DPO — Modelo avanzado de generación de texto, compatible con diversas tareas

Llama-3.1-Tulu-3-8B — Modelo avanzado de seguimiento de instrucciones, con datos y código de fuente abierta.

OLMoE-1B-7B — Modelo de lenguaje extenso (LLM) eficiente y de código abierto

gemma-2-9b — Modelo de generación de texto ligero y avanzado

Index-1.9B-Pure — Modelo de lenguaje grande ligero, enfocado en la generación de texto.

LiteLLM — Biblioteca de código abierto que simplifica las llamadas a finalización e incrustación de LLM.

NeoBase — NeoBase es un asistente de base de datos de IA de código abierto que le permite interactuar con bases de datos utilizando lenguaje natural.

Instella — Instella es un modelo de lenguaje de código abierto de alto rendimiento desarrollado por AMD, diseñado para acelerar el desarrollo de modelos de lenguaje de código abierto.

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.

IndexTTS — Sistema de texto a voz (TTS) de muestra cero, eficiente y controlable de grado industrial

bRAG-langchain — Un proyecto de código abierto para construir aplicaciones de Generación Aumentada por Recuperación (RAG).

Moonlight — Moonlight es un modelo de experto mixto (MoE) de 16B parámetros, entrenado con el optimizador Muon, que ofrece un rendimiento excepcional.

OpenThinker-32B — OpenThinker-32B es un potente modelo de inferencia de código abierto, diseñado para mejorar la capacidad de razonamiento con datos abiertos.

RAG-FiT — RAG-FiT es una biblioteca diseñada para mejorar la capacidad de los LLMs (Modelos de Lenguaje Grande) de utilizar información externa mediante el ajuste fino del modelo con un conjunto de datos RAG (Recuperación Aumentada de Generación) especialmente creado.

Xwen-Chat — Xwen-Chat es un conjunto de modelos de lenguaje grande enfocados en la conversación en chino, que ofrece modelos de varias versiones y servicios de generación de lenguaje.

node-DeepResearch — Busca y lee páginas web continuamente hasta encontrar la respuesta (o hasta agotar el presupuesto de tokens).

Tülu 3 405B — Tülu 3 405B es un modelo de lenguaje abierto de gran escala, cuyo rendimiento se ha mejorado mediante aprendizaje por refuerzo.

Open R1 — Este es un proyecto de reproducción de un modelo DeepSeek-R1 completamente abierto, diseñado para ayudar a los desarrolladores a reproducir y construir modelos basados en R1.

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

SpeechGPT 2.0-versión preliminar — Primer sistema de interacción en tiempo real a nivel humano orientado a la inteligencia contextual, que admite la interacción de voz con múltiples emociones y estilos.

Baichuan-M1-14B — Modelo de lenguaje extenso de código abierto desarrollado por Baichuan Intelligence, optimizado específicamente para escenarios médicos. Posee una capacidad general excepcional y un rendimiento superior en el ámbito médico.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B es un modelo de lenguaje de código abierto de alta eficiencia de inferencia, adecuado para diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B es un modelo de inferencia de código abierto, especializado en tareas de matemáticas, programación y razonamiento.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B es un modelo de generación de texto de alto rendimiento, adecuado para diversas tareas de inferencia y generación.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B es un modelo de lenguaje abierto de alto rendimiento, adecuado para diversas tareas de generación de texto.

DeepSeek-R1-Zero — DeepSeek-R1-Zero es un modelo de inferencia entrenado con aprendizaje por refuerzo a gran escala que ofrece una capacidad de razonamiento excepcional sin necesidad de ajuste fino supervisado.

DeepSeek-R1 — DeepSeek-R1 es un modelo de inferencia de alto rendimiento que admite múltiples idiomas y tareas, adecuado para aplicaciones de investigación y comerciales.