최상의 Baichuan-7B 대체품 2025년
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Hunyuan-MT-7B: 오픈소스 AI 기계 번역. 타의 추종을 불허하는 문맥적・문화적 정확성으로 33개 이상의 언어를 완벽하게 처리합니다. WMT2025 우승에 빛나는 경량 고효율 모델.
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Eagle 7B: 100여개 이상의 언어로 1조개 토큰을 보유한 Transformer를 능가하는 급상승(RWKV-v5)
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Baichuan-M2: 실제 임상 추론을 위한 첨단 의료 AI. 진단 과정을 명확히 하고, 환자 치료 결과를 개선하며, 단일 GPU만으로도 비공개 환경에서 구축 및 운영이 가능합니다.
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ChatGLM-6B는 62억 개의 변수(현재는 중국어 질의 응답 및 대화에 최적화되어 있음)를 갖춘 개방형 CN&EN 모델입니다.
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텐센트에서 개발한 대규모 언어 모델은 중국어 생성 능력이 강하며, 복잡한 맥락의 논리적 추론과 신뢰할 수 있는 태스크 실행이 강력합니다.
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YaLM 100B의 힘을 풀어보세요. 1000억 개의 매개변수를 가진 GPT와 유사한 신경망으로 텍스트를 생성하고 처리합니다. 전 세계 개발자와 연구자에게 무료로 제공됩니다.
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Yuan2.0-M32는 32개의 전문가로 구성된 Mixture-of-Experts (MoE) 언어 모델로, 그 중 2개가 활성화되어 있습니다.
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TextGen이 광범위한 모델 호환성으로 언어 생성 작업에 혁신을 일으키는 방식을 알아보세요. 콘텐츠를 만들고, 챗봇을 개발하고, 데이터 세트를 손쉽게 보강하세요.
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XVERSE-MoE-A36B: XVERSE Technology Inc.에서 개발한 다국어 대규모 언어 모델입니다.
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대규모 언어 모델을 위한 Gradio 웹 UI입니다. transformers, GPTQ, llama.cpp(GGUF), Llama 모델 지원합니다.
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MiniCPM3-4B는 MiniCPM 시리즈의 3세대 모델입니다. MiniCPM3-4B는 Phi-3.5-mini-Instruct와 GPT-3.5-Turbo-0125를 능가하는 전반적인 성능을 보여주며, 최근 7B~9B 모델들과 비교 가능한 수준입니다.
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MiniCPM은 ModelBest Inc.와 TsinghuaNLP에서 개발한 End-Side LLM으로, 임베딩을 제외하고 24억 개의 파라미터만 있고(총 27억 개)
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670억개 파라미터로 구성된 고급 언어 모델인 DeepSeek LLM. 영어와 중국어 2조개 토큰으로 이루어진 방대한 데이터셋을 기반으로 훈련되었습니다.
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LG AI Research의 EXAONE 3.5를 발견하세요. 24억에서 320억 파라미터까지의 쌍어(영어 및 한국어) 명령어 튜닝 생성형 모델 세트입니다. 최대 32K 토큰의 장문 컨텍스트를 지원하며, 실제 시나리오에서 최고 수준의 성능을 발휘합니다.
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WizardLM-2 8x22B는 Microsoft AI의 가장 발전된 Wizard 모델입니다. 선도적인 독점 모델과 비교하여 매우 경쟁력 있는 성과를 보여주며, 기존 모든 최첨단 오픈소스 모델을 지속적으로 능가합니다.
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C4AI Aya Vision 8B: 이미지 이해를 위한 오픈 소스 다국어 비전 AI. 23개 언어로 OCR, 캡셔닝, 추론 기능 제공.
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OpenBMB: 100억 개가 넘는 파라미터를 가진 대규모 사전 훈련 언어 모델 센터와 툴을 구축하여 대형 모델의 훈련, 튜닝 및 추론을 가속화합니다. 오픈소스 커뮤니티에 참여하여 모두에게 대형 모델을 제공하세요.
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LongCat-Flash와 함께 에이전트 작업을 위한 강력한 AI를 마음껏 활용하세요. 오픈소스 MoE LLM은 비할 데 없는 성능은 물론, 비용 효율적이면서도 초고속 추론을 제공합니다.
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Stability AI의 오픈소스 언어 모델, StableLM을 만나보세요. 소형이면서 효율적인 모델로 개인 기기에서 성능이 뛰어난 텍스트와 코드를 생성해 보세요. 개발자와 연구자를 위한 투명하고 접근 가능하며 지원이 잘되는 AI 기술입니다.
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알리바바 클라우드의 Qwen2.5-Turbo. 1M 토큰 컨텍스트 창. 경쟁사보다 빠르고 저렴합니다. 연구, 개발 및 비즈니스에 이상적입니다. 논문 요약, 문서 분석. 고급 대화형 AI 구축.
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Qwen2.5 시리즈 언어 모델은 더 큰 데이터셋, 더 많은 지식, 향상된 코딩 및 수학 능력, 그리고 인간 선호도와의 더 긴밀한 일치를 통해 향상된 기능을 제공합니다. 오픈 소스이며 API를 통해 사용 가능합니다.
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JetMoE-8B는 0.1백만 달러 미만의 비용1으로 훈련되었지만 수십억 달러 규모의 훈련 리소스를 확보한 Meta AI의 LLaMA2-7B보다 성능이 더 우수합니다. 일반적으로 생각보다 LLM 훈련을 훨씬 더 저렴하게 할 수 있습니다.
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Jina ColBERT v2는 뛰어난 검색 성능, 사용자 제어 출력 차원 및 8192 토큰 길이를 갖춘 89개 언어를 지원합니다.
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GPT-NeoX-20B는 GPT-NeoX 라이브러리를 사용하여 Pile에서 훈련된 200억 개 파라미터 자동 회귀 언어 모델입니다.