RWKV

Une architecture de modèle de langage de nouvelle génération, surpassant les Transformer.

Produit OrdinaireProductivitéOpen sourceApprentissage profond

RWKV est une architecture révolutionnaire d'apprentissage profond, combinant les meilleurs aspects des RNN et des Transformer. Elle offre des performances exceptionnelles, une inférence et un entraînement rapides, et ne dépend pas du mécanisme d'auto-attention, économisant ainsi de la VRAM et prenant en charge des longueurs de contexte « illimitées ». RWKV excelle dans plusieurs langues et encodages, devenant un choix populaire parmi les développeurs du monde entier et stimulant le progrès des modèles de langage ouverts.

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RWKV — Une architecture de modèle de langage de nouvelle génération, surpassant les Transformer.

node-DeepResearch — Recherche et lecture continues de pages web jusqu'à ce que la réponse soit trouvée (ou jusqu'à épuisement du budget de jetons).

Open R1 — Il s'agit d'un projet de reproduction d'un modèle DeepSeek-R1 entièrement open source, visant à aider les développeurs à reproduire et à construire des modèles basés sur R1.

Janus-Pro-1B — Janus-Pro-1B est un framework autorégressif unifié de compréhension et de génération multimodale.

DeepSeek-V3 — Modèle linguistique Mixture-of-Experts (MoE) de 671 milliards de paramètres.

NeoBase — NeoBase est un assistant de base de données IA open source qui vous permet d'interagir avec votre base de données en langage naturel.

Instella — Instella est un modèle linguistique open source haute performance développé par AMD, conçu pour accélérer le développement des modèles linguistiques open source.

Migician — Migician est un grand modèle linguistique multimodale axé sur la localisation multi-images, capable de réaliser une localisation précise multi-images de forme libre.

PhotoDoodle — PhotoDoodle est une implémentation de code d'édition d'images artistiques basée sur l'apprentissage à partir de quelques exemples de paires de données.

IndexTTS — Système texte-parole zéro-shot industriel, contrôlable et efficace

DeepGEMM — DeepGEMM est une bibliothèque CUDA pour une multiplication matricielle FP8 efficace, prenant en charge le scaling granulaire fin et plusieurs techniques d'optimisation.

bRAG-langchain — Un projet open source pour la construction d'applications de génération augmentée par la recherche (RAG).

FlexHeadFA — Mécanisme d'attention précis, rapide et économe en mémoire

FlashMLA — FlashMLA est un noyau de décodage MLA hautement efficace optimisé pour les GPU Hopper, adapté aux services de séquences de longueur variable.

QwQ-Max-Preview — QwQ-Max-Preview est le dernier né de la série Qwen, basé sur Qwen2.5-Max. Il offre des capacités de raisonnement et d'applications multi-domaines puissantes.

VLM-R1 — VLM-R1 est un modèle linguistique visuel renforcé stable et polyvalent, axé sur les tâches de compréhension visuelle.

Moonlight — Moonlight est un modèle d'expert mixte de 16 milliards de paramètres, entraîné avec l'optimiseur Muon, et offrant des performances exceptionnelles.

Détection de compatibilité des modèles DeepSeek — Détermine si un appareil peut exécuter des modèles DeepSeek de différentes tailles et fournit une prédiction de compatibilité.

Huginn-0125 — Huginn-0125 est un modèle profond récurrent à variables latentes de 3,5 milliards de paramètres, excellemment adapté au raisonnement et à la génération de code.

pré-entraînement de modèles linguistiques récurrents — Code de pré-entraînement pour des modèles linguistiques récurrents profonds à grande échelle, capable de fonctionner sur 4096 GPU AMD.

InspireMusic — Boîte à outils de génération de musique, de chansons et d'audio basée sur PyTorch, prenant en charge la génération audio haute fidélité.

RAG-FiT — RAG-FiT est une bibliothèque conçue pour améliorer la capacité des grands modèles de langage (LLM) à exploiter des informations externes, en affinant les modèles sur un ensemble de données spécialement créé pour l'augmentation RAG.

s1-32B — s1 est un modèle d'inférence basé sur Qwen2.5-32B-Instruct, entraîné avec seulement 1000 exemples.

Tülu 3 405B — Tülu 3 405B est un modèle linguistique de grande envergure, open source, dont les performances ont été améliorées par apprentissage par renforcement.

SpeechGPT 2.0 - version préliminaire — Premier système d'interaction en temps réel de niveau humain axé sur l'intelligence contextuelle, prenant en charge l'interaction vocale multi-émotionnelle et multi-stylistique.

YuE-s1-7B-anneal-en-cot — YuE est un modèle de génération musicale open source capable de transformer des paroles en chansons complètes.

Tarsier — Tarsier est un grand modèle linguistique vidéo développé par ByteDance pour générer des descriptions vidéo de haute qualité.

leapfusion-hunyuan-image2video — Une nouvelle technique d'échantillonnage image-vers-vidéo, basée sur le modèle Hunyuan, permettant la génération de vidéos de haute qualité.

Baichuan-M1-14B — Modèle linguistique large open source développé par Baichuan Intelligence, optimisé pour les scénarios médicaux, offrant des capacités générales et des performances exceptionnelles dans le domaine médical.

VideoLLaMA3 — VideoLLaMA3 est un modèle de base multimodal de pointe, spécialisé dans la compréhension des images et des vidéos.