Las mejores OpenELM alternativas en 2025
-
Descubre StableLM, un modelo de lenguaje de código abierto de Stability AI. Genera texto y código de alto rendimiento en dispositivos personales con modelos pequeños y eficientes. Tecnología de IA transparente, accesible y de apoyo para desarrolladores e investigadores.
-
¡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.
-
EasyLLM es un proyecto de código abierto que ofrece herramientas y métodos útiles para trabajar con modelos de lenguaje grande (LLM), tanto de código abierto como de código cerrado. Ponte en marcha de inmediato o echa un vistazo a la documentación.
-
OneLLM es su plataforma sin código de extremo a extremo para construir y desplegar LLM.
-
SmolLM es una serie de modelos de lenguaje pequeños de última generación disponibles en tres tamaños: 135M, 360M y 1.7B parámetros.
-
OpenCoder es un modelo lingüístico de código abierto (LLM) de alto rendimiento. Admite inglés y chino. Ofrece una canalización totalmente reproducible. Ideal para desarrolladores, educadores e investigadores.
-
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.
-
PolyLM, un revolucionario modelo lingüístico poliglota (LLM), admite 18 idiomas, sobresale en diversas tareas y es de código abierto. Ideal para desarrolladores, investigadores y empresas con necesidades multilingües.
-
Un motor de inferencia y servicio de alto rendimiento y bajo consumo de memoria para LLM
-
Mejora los modelos de lenguaje, mejora el rendimiento y obtiene resultados precisos. WizardLM es la herramienta definitiva para tareas de codificación, matemáticas y PNL.
-
¡Explora InternLM2, una herramienta de IA con modelos abiertos! Destaca en tareas de contexto extenso, razonamiento, matemáticas, interpretación de código y redacción creativa. Descubre sus aplicaciones versátiles y sus sólidas capacidades de utilización de herramientas para la investigación, el desarrollo de aplicaciones y las interacciones de chat. Mejora tu panorama de IA con InternLM2.
-
Ejecuta modelos de lenguaje grandes de forma local mediante Ollama. Disfruta de una instalación sencilla, personalización de modelos e integración sin problemas para el desarrollo de PNL y chatbot.
-
OpenBioLLM-8B es un modelo de lenguaje de código abierto avanzado diseñado específicamente para el dominio biomédico.
-
LightEval es un conjunto de evaluación de LLM ligero que Hugging Face ha estado utilizando internamente con la biblioteca de procesamiento de datos de LLM recientemente lanzada datatrove y la biblioteca de entrenamiento de LLM nanotron.
-
Llama 4 de Meta: IA abierta con MoE. Procesa texto, imágenes y vídeo. Ventana de contexto enorme. ¡Crea de manera más inteligente y rápida!
-
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.
-
GLM-130B: un modelo preentrenado bilingüe abierto (ICLR 2023)
-
Technology Innovation Institute ha liberado Falcon LLM para investigación y utilización comercial.
-
Ell es una biblioteca de Python para la ingeniería de prompts de LLM. Trata los prompts como funciones, con características como el control de versiones automático y soporte multimodal. Empodera las aplicaciones de LLM.
-
TrueLaw ELM™ crea agentes de IA personalizados para bufetes de abogados. Entrenado con conocimientos especializados únicos, potencia las tareas legales. Explica decisiones e integra datos. Aumenta la eficiencia y la precisión. Transforma la experiencia en una ventaja competitiva.
-
LLaMA Factory es un marco de ajuste fino de modelos grandes de código bajo de código abierto que integra las técnicas de ajuste fino ampliamente utilizadas en la industria y admite el ajuste fino de modelos grandes sin código a través de la interfaz de usuario web.
-
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.
-
MiniCPM es un LLM de fin lateral desarrollado por ModelBest Inc. y TsinghuaNLP, con solo 2.4B parámetros excluyendo incrustaciones (2.7B en total).
-
WizardLM-2 8x22B es el modelo Wizard más avanzado de Microsoft AI. Demuestra un rendimiento altamente competitivo en comparación con los principales modelos propietarios y supera constantemente a todos los modelos de código abierto de última generación existentes.
-
Oumi es una plataforma completamente de código abierto que optimiza todo el ciclo de vida de los modelos fundacionales, desde la preparación y el entrenamiento de datos hasta la evaluación e implementación. Tanto si desarrolla en un portátil, como si lanza experimentos a gran escala en un clúster o implementa modelos en producción, Oumi le proporciona las herramientas y los flujos de trabajo que necesita.
-
LM Studio es una aplicación de escritorio fácil de usar para experimentar con Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) locales y de código abierto. La aplicación de escritorio multiplataforma LM Studio permite descargar y ejecutar cualquier modelo compatible con ggml de Hugging Face, y proporciona una interfaz de usuario (UI) sencilla pero potente para la configuración e inferencia de modelos. La aplicación aprovecha tu GPU cuando es posible.
-
El proyecto TinyLlama es una iniciativa abierta para preentrenar un modelo Llama de 1.1B en 3 billones de tokens.
-
WordLlama es una herramienta para el procesamiento del lenguaje natural (NLP) que recicla componentes de modelos de lenguaje grandes (LLMs) para crear representaciones de palabras eficientes y compactas, similares a GloVe, Word2Vec o FastText.
-
Eagle 7B: superando a los transformadores con 1 billón de tokens en más de 100 idiomas (RWKV-v5)
-
Los modelos de lenguaje de la serie Qwen2.5 ofrecen capacidades mejoradas con conjuntos de datos más grandes, más conocimiento, mejores habilidades de codificación y matemáticas, y una alineación más cercana a las preferencias humanas. De código abierto y disponible a través de API.