Meilleurs Model2vec alternatives en 2025
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KTransformers, un projet open source de l'équipe KVCache.AI de Tsinghua et de QuJing Tech, optimise l'inférence des grands modèles de langage. Il réduit les seuils matériels, permet d'exécuter des modèles de 671 milliards de paramètres sur des GPU uniques de 24 Go de VRAM, accélère la vitesse d'inférence (jusqu'à 286 tokens/s en pré-traitement, 14 tokens/s en génération) et convient à un usage personnel, professionnel et académique.
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Formation de recherche en cours sur les modèles de transformateur à grande échelle
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VectorDB est une solution simple, légère, entièrement locale et complète pour utiliser la récupération de texte basée sur les plongements.
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DeepSeek-VL2, un modèle vision-langage développé par DeepSeek-AI, traite des images haute résolution, offre des réponses rapides grâce à MLA et excelle dans diverses tâches visuelles telles que le VQA et l'OCR. Il est idéal pour les chercheurs, les développeurs et les analystes BI.
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SmolLM est une série de modèles de langage de pointe de petite taille disponibles en trois tailles : 135 M, 360 M et 1,7 milliard de paramètres.
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Un outil de gestion et de démarrage RWKV, entièrement automatisé, ne pesant que 8 Mo. Il fournit également une interface compatible
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EmbeddingGemma : Des embeddings textuels multilingues embarqués, conçus pour les applications d'IA privilégiant la confidentialité. Bénéficiez de performances et d'une efficacité de pointe, même hors ligne.
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VoltaML Advanced Stable Diffusion WebUI，Facile à utiliser, mais riche en fonctionnalités avec une installation simple. Par la communauté, pour la communauté. VoltaML Advanced Stable Diffusion WebUI, Facile à utiliser, mais riche en fonctionnalités avec une installation simple. Par la communauté, pour la communauté.
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JetMoE-8B a été formé avec un coût inférieur à 0,1 million de dollars, mais surpasse LLaMA2-7B de Meta AI, qui dispose de ressources de formation de plusieurs milliards de dollars. La formation de LLM peut être beaucoup moins chère que ce que l'on pensait généralement.
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MiniCPM est un LLM de fin de séquence développé par ModelBest Inc. et TsinghuaNLP, avec seulement 2,4 milliards de paramètres hors embeddings (2,7 milliards au total).
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RWKV est un RNN avec des performances LLM de niveau transformateur. Il peut être formé directement comme un GPT (parallélisable). Il combine donc le meilleur du RNN et du transformateur : excellentes performances, inférence rapide, économie de VRAM, formation rapide, longueur de contexte « infinie » et intégration gratuite des phrases.
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Libérez toute la puissance de l'IA avec le routeur modèle de Martian. Bénéficiez de performances accrues et de coûts réduits dans vos applications IA grâce à des techniques innovantes de mappage de modèles.
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Modèle Octopus v2, un agent IA polyvalent qui peut être appliqué à n'importe quelle fonction industrielle. Restez à l'écoute pour la sortie du code.
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Eagle 7B : un modèle surpasse les Transformers avec 1 billion de jetons dans plus de 100 langues (RWKV-v5)
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FastEmbed est une bibliothèque Python légère et rapide, conçue pour la génération d'embeddings. Nous prenons en charge les modèles de texte courants. N'hésitez pas à ouvrir une issue sur Github si vous souhaitez que nous ajoutions un nouveau modèle.
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Yuan2.0-M32 est un modèle linguistique de type « Mixture-of-Experts » (MoE) doté de 32 experts, dont 2 sont actifs.
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Déverrouillez une compréhension textuelle multilingue d'une puissance inégalée grâce à Qwen3 Embedding. #1 MTEB, plus de 100 langues, des modèles polyvalents pour la recherche, l'extraction d'informations et l'IA.
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Qwen2.5-Turbo par Alibaba Cloud. Fenêtre contextuelle de 1M de jetons. Plus rapide et moins cher que les concurrents. Idéal pour la recherche, le développement et les applications professionnelles. Résumez des articles, analysez des documents. Créez une IA conversationnelle avancée.
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Florence-2 est un modèle de fondation de vision avancé qui utilise une approche basée sur les invites pour gérer une large gamme de tâches de vision et de vision-langage.
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OLMo 2 32B : Un LLM open source qui rivalise avec GPT-3.5 ! Code, données et pondérations gratuits. Faites de la recherche, personnalisez et développez une IA plus intelligente.
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Gemma 3 270M : IA compacte et hyper-efficace pour les tâches spécialisées. Idéale pour un affinage précis des instructions et un déploiement économique embarqué.
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Transformer Lab : Une plateforme open-source pour construire, affiner et exécuter des LLM localement sans coder. Téléchargez des centaines de modèles, affinez-les sur différents matériels, discutez, évaluez, et bien plus encore.
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Une famille de modèles de langage pionniers pour des applications IA de pointe. Explorez des modèles open source efficaces avec une mise à l'échelle couche par couche pour une précision améliorée.
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Boostez vos projets d'IA avec DeepSpeed - la suite logicielle d'optimisation pour le deep learning de Microsoft, puissante et facile à utiliser. Atteignez une échelle, une vitesse et une efficacité sans précédent dans la formation et l'inférence. En savoir plus sur l'initiative « IA à grande échelle » de Microsoft ici.
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Qwen2-VL est la série de modèles de langage de grande taille multimodaux développée par l'équipe Qwen d'Alibaba Cloud.
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OpenBMB : création d'un centre de modèles de langage pré-entraînés à grande échelle et d'outils pour accélérer l'entraînement, le réglage et l'inférence de modèles majeurs comprenant plus de 10 milliards de paramètres. Rejoignez notre communauté open source et rendez ces modèles majeurs disponibles à tous.
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Créez des modèles d'IA de A à Z ! MiniMind propose un entraînement rapide et abordable des LLM sur un seul GPU. Apprenez PyTorch et créez votre propre IA.
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Rencontrez Falcon 2 : TII dévoile sa nouvelle série de modèles d'IA, surpassant le nouveau Llama 3 de Meta.
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XVERSE-MoE-A36B : Un grand modèle linguistique multilingue développé par XVERSE Technology Inc.
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Modelbit vous permet d'entraîner des modèles ML personnalisés avec des GPU à la demande et de les déployer vers des environnements de production avec des API REST.