Hun Yuan T1

Modèle de raisonnement profond de pointe, optimisé pour les préférences humaines.

Sélection NationaleProductivitéApprentissage profondModèle de raisonnement

Hun Yuan T1 est un modèle de raisonnement profond basé sur l'apprentissage par renforcement, lancé par Tencent. Grâce à un entraînement postérieur intensif et à l'alignement sur les préférences humaines, il améliore considérablement ses capacités et son efficacité de raisonnement. Son architecture Hybrid-Transformer-Mamba MoE à grande échelle lui permet de gérer plus efficacement les longs textes. Il convient à tous les utilisateurs ayant besoin de raisonnements complexes et de solutions logiques, et contribue à la recherche scientifique et au développement technologique.

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Hun Yuan T1

Hun Yuan T1 Alternatives

Hun Yuan T1 — Modèle de raisonnement profond de pointe, optimisé pour les préférences humaines.

混元T1 — Premier modèle d'inférence Mamba hybride à très grande échelle du secteur, capacité de raisonnement forte.

R1-Omni — R1-Omni est un modèle de reconnaissance d'émotions multimodales combinant l'apprentissage par renforcement, axé sur l'amélioration de l'interprétabilité de la reconnaissance d'émotions multimodales.

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

mwp_ReFT — Framework d'ajustement fin des modèles basé sur l'apprentissage par renforcement profond

DeepMind — Société de recherche en intelligence artificielle de premier plan appartenant à Google

DiffusionRL — Apprentissage par renforcement à grande échelle pour les modèles de diffusion

QVQ-Max — Un modèle de raisonnement visuel avancé capable d'analyser le contenu des images et des vidéos.

RF-DETR — RF-DETR est un modèle de détection d'objets en temps réel développé par Roboflow.

InfiniteYou — Permet une génération d'images flexible et haute fidélité, tout en préservant les caractéristiques d'identité.

EXAONE Deep — Modèle d'IA de raisonnement open source lancé par LG AI, doté de capacités de raisonnement exceptionnelles.

Optimisation du contexte long (OCL) — Une technologie qui améliore la capacité de génération de vidéos au niveau de la scène.

Thera — Une méthode de sur-résolution à échelle arbitraire sans aliasing.

Light-R1-14B-DS — Modèle mathématique open source de 14 milliards de paramètres, entraîné par apprentissage par renforcement, aux performances exceptionnelles.

Light-R1 — Light-R1 est un projet open source axé sur l'inférence à longues chaînes (Long COT), qui fournit une méthode d'entraînement complète, de zéro, via SFT, DPO et RL.

IMM — Inductive Moment Matching est un nouveau type de modèle génératif utilisé pour la génération d'images de haute qualité.

MIDI — Générer des scènes 3D haute fidélité à partir d'une seule image grâce à un modèle de diffusion multi-instances.

VideoPainter — VideoPainter est un outil prenant en charge la réparation et le montage de vidéos de longueur arbitraire, utilisant un framework modulaire guidé par texte.

Steiner-32b-preview — Steiner est un modèle d'inférence entraîné sur des données synthétiques, conçu pour explorer plusieurs chemins d'inférence et s'auto-vérifier.

Bytedance Flux — Flux est une bibliothèque de recouvrement de communication rapide pour le parallélisme de tenseurs/experts sur GPU.

NotaGen — NotaGen est un modèle de génération de musique symbolique, entraîné selon le paradigme des grands modèles de langage, axé sur la génération de partitions classiques de haute qualité.

HunyuanVideo-I2V — HunyuanVideo-I2V est un framework de génération d'image à vidéo basé sur HunyuanVideo, lancé par Tencent.

QwQ-32B — QwQ-32B est un puissant modèle d'inférence, conçu pour la résolution de problèmes complexes et la génération de texte, avec des performances exceptionnelles.

CogView4-6B — CogView4-6B est un puissant modèle de génération d’images à partir de texte, axé sur la génération d’images de haute qualité.

UniTok — UniTok est un tokeniseur visuel unifié pour la génération et la compréhension d'images.

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.

Données de profilage dans l'infrastructure DeepSeek — Analyse des stratégies de chevauchement calcul/communication dans V3/R1, fournissant des données d'analyse de performance pour les frameworks d'apprentissage profond.

EPLB — Un algorithme open source pour l'équilibrage de charge du parallélisme expert, conçu pour optimiser l'allocation et l'équilibrage de charge des experts dans un environnement multi-GPU.

DualPipe — Algorithme de parallélisation pipeline bidirectionnel pour le chevauchement des calculs et des communications pendant l'entraînement V3/R1.

SWE-RL — Amélioration des capacités de raisonnement des grands modèles de langage dans l'évolution des logiciels open source grâce à l'apprentissage par renforcement