Las mejores Model2vec alternativas en 2025
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KTransformers, un proyecto de código abierto del equipo KVCache.AI de Tsinghua y QuJing Tech, optimiza la inferencia de modelos de lenguaje grandes. Reduce los umbrales de hardware, ejecuta modelos de 671B parámetros en GPUs individuales de 24GB de VRAM, aumenta la velocidad de inferencia (hasta 286 tokens/s en pre-procesamiento, 14 tokens/s en generación) y es adecuado para uso personal, empresarial y académico.
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Investigación en curso para entrenar modelos Transformer a escala
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VectorDB es una solución simple, ligera, completamente local y de extremo a extremo para usar la recuperación de texto basada en incrustaciones.
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DeepSeek-VL2, un modelo de visión-lenguaje de DeepSeek-AI, procesa imágenes de alta resolución, ofrece respuestas rápidas con MLA y sobresale en diversas tareas visuales como VQA y OCR. Ideal para investigadores, desarrolladores y analistas de BI.
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SmolLM es una serie de modelos de lenguaje pequeños de última generación disponibles en tres tamaños: 135M, 360M y 1.7B parámetros.
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Herramienta de gestión e inicio para RWKV, totalmente automatizada, solo 8 MB. Y proporciona una interfaz compatible
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EmbeddingGemma: Incrustaciones de texto multilingües directamente en el dispositivo para aplicaciones de IA que priorizan la privacidad. Obtén un rendimiento y una eficiencia de primera clase, incluso sin conexión.
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VoltaML Advanced Stable Diffusion WebUI，Fácil de usar, pero con muchas funciones WebUI de fácil instalación. De la comunidad, para la comunidad.
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JetMoE-8B se entrenó con un costo de menos de $ 0,1 millones, pero supera a LLaMA2-7B de Meta AI, que cuenta con recursos de capacitación multimillonarios. La capacitación de LLM puede ser mucho más económica de lo que generalmente se cree.
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MiniCPM es un LLM de fin lateral desarrollado por ModelBest Inc. y TsinghuaNLP, con solo 2.4B parámetros excluyendo incrustaciones (2.7B en total).
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RWKV es una RNN con rendimiento LLM a nivel de transformer. Se puede entrenar directamente como un GPT (paralizable). Por lo tanto, combina lo mejor de RNN y transformer: gran rendimiento, inferencia rápida, ahorra VRAM, entrenamiento rápido, ctx_len "infinito" e incrustación de oraciones gratuita.
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Desbloquea el poder de la IA con el router modelo de Martian. Alcanza un mayor rendimiento a menores costos en aplicaciones de IA con revolucionarias técnicas de mapeo de modelos.
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Modelo Octopus v2, un agente versátil de IA que puede aplicarse a cualquier función de la industria. Mantente atento al lanzamiento del código.
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Eagle 7B: superando a los transformadores con 1 billón de tokens en más de 100 idiomas (RWKV-v5)
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FastEmbed es una biblioteca Python ligera y rápida, diseñada específicamente para la generación de embeddings. Ofrecemos soporte para los modelos de texto más populares. Si deseas que incorporemos un nuevo modelo, no dudes en abrir una incidencia en Github.
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Yuan2.0-M32 es un modelo de lenguaje de Mezcla de Expertos (MoE) con 32 expertos, de los cuales 2 están activos.
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Desbloquee la potente comprensión de texto multilingüe con Qwen3 Embedding. #1 MTEB, más de 100 idiomas, modelos flexibles para búsqueda, recuperación e IA.
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Qwen2.5-Turbo by Alibaba Cloud. Ventana de contexto de 1M de tokens. Más rápido y económico que la competencia. Ideal para investigación, desarrollo y negocios. Resume documentos, analiza archivos. Crea IA conversacional avanzada.
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Florence-2 es un modelo de base de visión avanzado que utiliza un enfoque basado en indicaciones para manejar una amplia gama de tareas de visión y visión-lenguaje.
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¡OLMo 2 32B: El LLM de código abierto que desafía a GPT-3.5! Código, datos y pesos gratuitos. Investiga, personaliza y crea una IA más inteligente.
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Gemma 3 270M: IA compacta e hiper-eficiente para tareas especializadas. Afínela para un seguimiento preciso de instrucciones y una implementación de bajo costo directamente en el dispositivo.
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Transformer Lab: Una plataforma de código abierto para construir, ajustar y ejecutar LLMs localmente sin necesidad de programar. Descarga cientos de modelos, ajusta finamente en diferentes hardwares, chatea, evalúa y mucho más.
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Una familia de modelos de lenguaje pionera para aplicaciones de IA avanzadas. Explore modelos de código abierto eficientes con escalado capa por capa para mayor precisión.
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Impulsa tus proyectos de IA con DeepSpeed: el potente conjunto de software de optimización de aprendizaje profundo fácil de usar de Microsoft. Logra una escala, velocidad y eficiencia sin precedentes en el entrenamiento y la inferencia. Obtén más información sobre la iniciativa de IA a escala de Microsoft aquí.
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Qwen2-VL es la serie de modelos lingüísticos de gran tamaño multimodales desarrollada por el equipo de Qwen, Alibaba Cloud.
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OpenBMB: Creación de un centro de modelos de lenguaje preentrenados a gran escala y herramientas para acelerar la formación, el ajuste y la inferencia de modelos grandes con más de 10 mil millones de parámetros. Únete a nuestra comunidad de código abierto y haz que los modelos grandes lleguen a todos.
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¡Crea modelos de IA desde cero! MiniMind ofrece un entrenamiento rápido y asequible de LLM en una sola GPU. Aprende PyTorch y crea tu propia IA.
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Conoce a Falcon 2: TII lanza una nueva serie de modelos de IA, superando a Llama 3 de Meta
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XVERSE-MoE-A36B: Un modelo lingüístico de gran tamaño multilingüe desarrollado por XVERSE Technology Inc.
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Modelbit te permite entrenar modelos de aprendizaje automático personalizados con GPU a pedido e implementarlos en entornos de producción con API de REST.