s1-32B

s1は、Qwen2.5-32B-Instructを微調整した推論モデルであり、わずか1000サンプルでトレーニングされています。

一般製品生産性テキスト生成推論モデル

s1は、少量のサンプルで効率的なテキスト生成能力を実現することに重点を置いた推論モデルです。予算強制技術を用いてテスト時に拡張することで、o1-previewと同等の性能を達成します。このモデルはNiklas Muennighoff氏らによって開発され、関連研究はarXivに掲載されています。Safetensors技術を採用しており、328億パラメータを備え、テキスト生成タスクに対応します。主な利点は、少量のサンプルで高品質な推論を実現できることであり、効率的なテキスト生成が必要なシナリオに適しています。

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s1-32B — s1は、Qwen2.5-32B-Instructを微調整した推論モデルであり、わずか1000サンプルでトレーニングされています。

OLMo-2-1124-7B-SFT — 高性能英語テキスト生成モデル

Llama-3.1-Tulu-3-70B-SFT — オープンソースデータ、コード、ガイドを提供する、最先端の指示追従モデルファミリーです。

Llama-3.1-Tulu-3-8B-DPO — 多様なタスクに対応可能な、高度なテキスト生成モデルです。

Llama-3.1-Tulu-3-8B — オープンソースデータとコードを提供する、高度な指示追従モデルです。

OLMoE-1B-7B — 高効率・オープンソースの大規模言語モデル

gemma-2-9b — 軽量かつ高度なテキスト生成モデル

Index-1.9B-Pure — 軽量の大規模言語モデルで、テキスト生成に特化しています。

LiteLLM — LLMの完了と埋め込み呼び出しを簡素化するオープンソースライブラリ

NeoBase — NeoBaseは、自然言語でデータベースとやり取りできるオープンソースのAIデータベースアシスタントです。

Instella — Instellaは、AMDが開発した高性能なオープンソース言語モデルであり、オープンソース言語モデルの発展を加速するために設計されています。

Migician — Migicianは、複数の画像の配置に特化した多モーダル大規模言語モデルであり、自由形式の複数の画像の精密配置を実現できます。

IndexTTS — 産業レベルで制御可能な、効率的なゼロショットテキスト音声変換システム

bRAG-langchain — Retrieval-Augmented Generation (RAG) アプリケーション構築のためのオープンソースプロジェクトです。

Moonlight — Moonlightは、Muon最適化器を用いて訓練された160億パラメータの混合専門家モデルで、優れた性能を誇ります。

OpenThinker-32B — OpenThinker-32Bは、オープンデータ推論能力の向上を目的として設計された、強力なオープンソース推論モデルです。

RAG-FiT — RAG-FiTは、外部情報を活用するLLMの能力向上のためのライブラリです。特別に作成されたRAG強化データセットを用いてモデルをファインチューニングします。

Xwen-Chat — Xwen-Chatは、日本語対話に特化した大規模言語モデルの集合体であり、複数バージョンのモデルと自然言語生成サービスを提供します。

node-DeepResearch — 答えが見つかるまで（またはトークン予算を使い果たすまで）、ウェブページを継続的に検索および閲覧します。

Dolphin R1 — Dolphin R1は、推論モデルのトレーニングに使用される80万サンプルを含むデータセットです。

Tülu 3 405B — Tülu 3 405Bは、強化学習によって性能を向上させた大規模なオープンソース言語モデルです。

Open R1 — これは、DeepSeek-R1モデルを完全に再現することを目的とした、完全にオープンなDeepSeek-R1モデルの複製プロジェクトです。開発者がR1ベースのモデルを再現および構築するのに役立ちます。

Janus-Pro-1B — Janus-Pro-1Bは、統一的な多様なモダリティを理解し生成する自己回帰フレームワークです。

SpeechGPT 2.0-プレビュー — 文脈理解に基づいた、人間レベルのリアルタイム双方向対話システムです。多様な感情表現と音声スタイルに対応しています。

Baichuan-M1-14B — 百川智能が開発した、医療現場向けに最適化されたオープンソースの大規模言語モデルです。優れた汎用性と医療分野での高い性能を備えています。

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5Bは、様々な自然言語処理タスクに適した、高効率推論のオープンソース言語モデルです。

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7Bは、数学、コード、推論タスクに特化したオープンソースの推論モデルです。

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14Bは、様々な推論と生成タスクに適した高性能テキスト生成モデルです。

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32Bは、多様なテキスト生成タスクに適した高性能のオープンソース言語モデルです。

DeepSeek-R1-Zero — DeepSeek-R1-Zeroは大規模強化学習によって訓練された推論モデルであり、教師なし微調整なしで優れた推論能力を実現します。