최상의 Jamba 대체품 2025년
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AI21에서 출시한 Jamba 1.5 Open Model Family는 SSM-Transformer 아키텍처를 기반으로 하며, 긴 텍스트 처리 능력, 고속 및 고품질을 갖추고 있어 시중 유사 제품 중 최고 수준이며, 대량 데이터 및 긴 텍스트를 다루는 엔터프라이즈 수준 사용자에게 적합합니다.
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Mistral AI 팀에서 출시한 코드 생성에 초점을 맞춘 언어 모델인 Codestral Mamba는 Mamba2 아키텍처를 기반으로 하며 선형 시간 추론과 이론적으로 무한한 시퀀스를 모델링할 수 있는 장점을 가지고 있습니다.
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Tsinghua 대학의 KVCache.AI 팀과 QuJing Tech에서 개발한 오픈 소스 프로젝트인 KTransformers는 대규모 언어 모델 추론을 최적화합니다. 하드웨어 제약 조건을 낮추고, 24GB VRAM의 단일 GPU에서 6710억 개 파라미터 모델을 실행하며, 추론 속도를 향상(전처리 최대 286 토큰/초, 생성 최대 14 토큰/초)시켜 개인, 기업 및 학술 용도에 적합합니다.
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SambaNova의 클라우드 AI 개발 플랫폼은 고속 추론, 클라우드 리소스, AI 스타터 키트 및 SN40L RDU를 제공합니다. AI 프로젝트를 쉽고 효율적으로 강화하십시오.
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Jan-v1: 자동화된 연구를 위한 로컬 AI 에이전트. 당신의 기기에서 전문 보고서를 생성하고 웹 검색을 통합하는 강력한 프라이빗 앱을 구축하세요.
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Transformer Lab: 코딩 없이 LLM을 로컬에서 구축, 미세 조정 및 실행하기 위한 오픈소스 플랫폼입니다. 수백 개의 모델을 다운로드하고, 다양한 하드웨어에서 미세 조정하고, 채팅하고, 평가하고, 그 이상을 경험해보세요.
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Shisa V2 405B: 일본 최고 성능의 이중 언어 LLM. 고도화된 애플리케이션에서 세계 최고 수준의 일본어 및 영어 AI 성능을 경험해 보세요. 오픈소스.
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MonsterGPT: 채팅으로 맞춤형 AI 모델을 파인튜닝하고 배포하세요. 복잡한 LLM 및 AI 작업을 간소화합니다. 60개 이상의 오픈소스 모델을 손쉽게 이용하세요.
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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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Meta의 Llama 4: MoE를 활용한 오픈 AI. 텍스트, 이미지, 비디오 처리. 광범위한 컨텍스트 창 지원. 더 똑똑하고 빠르게 구축하세요!
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VoltaML Advanced Stable Diffusion WebUI，사용하기 쉽고 기능이 풍부한 WebUI로 쉽게 설치할 수 있습니다. 커뮤니티에서, 커뮤니티를 위해.
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Gemma 3 270M: 특화된 작업을 위한 소형 초고효율 AI. 정교한 지시 수행 및 저비용 온디바이스 배포를 위해 미세 조정 가능합니다.
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Martian의 모델 라우터로 AI의 힘을 해제하십시오. 혁신적인 모델 매핑 기술로 AI 애플리케이션에서 더 높은 성능과 더 낮은 비용을 달성하십시오.
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TaskingAI는 Firebase의 간편함을 AI 네이티브 앱 개발에 제공합니다. LLM 모델을 선택하여 프로젝트를 시작하고, 상태 저장 API의 지원을 받는 반응형 어시스턴트를 구축하며, 관리형 메모리, 도구 통합, 증강 생성 시스템으로 기능을 강화할 수 있습니다.
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FuseLLM-7B는 Llama-2-7B, OpenLLaMA-7B, MPT-7B를 포함한 세 가지 오픈소스 기반 LLM의 융합으로, 각각 고유한 아키텍처를 가지고 있습니다.
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backboard.io의 API로 2200개 이상의 LLM을 통합하세요. 파편화 없이 더 스마트하고 문맥을 이해하는 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지속적인 AI 메모리 및 RAG를 확보하세요.
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Gemma 2는 동급 최고의 성능을 제공하며, 다양한 하드웨어에서 놀라운 속도로 실행되고 다른 AI 도구와 쉽게 통합되며, 탁월한 안전 기능이 내장되어 있습니다.
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LazyLLM: 다중 에이전트 LLM 앱을 위한 로우코드. 프로토타입부터 실제 서비스(프로덕션)까지 복잡한 AI 솔루션을 빠르게 구축하고, 반복하며, 배포하세요. 엔지니어링에 얽매이지 않고 알고리즘에만 집중하십시오.
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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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RWKV는 RNN으로, LLM 수준 성능을 갖췄습니다. GPT와 유사하게 직접 훈련할 수 있습니다(병렬화 가능). 따라서 RNN과 LLM의 장점을 모두 취했습니다. 뛰어난 성능, 빠른 훈련, 많은 VRAM, 빠른 학습, "무제한" ctx_len, 무료 문장 임베딩을 제공합니다.
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Spring AI Alibaba: JVM 환경에서 엔터프라이즈 AI 및 다중 에이전트 시스템을 손쉽게 대규모로 확장합니다. 그래프 워크플로우 및 Alibaba Cloud 연동을 통해, 상용 환경에 바로 적용 가능한 프레임워크를 제공합니다.