최상의 Model2vec 대체품 2025년
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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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DeepSeek-AI에서 개발한 시각-언어 모델인 DeepSeek-VL2는 고해상도 이미지를 처리하고, MLA를 통해 빠른 응답을 제공하며, VQA 및 OCR과 같은 다양한 시각적 작업에서 뛰어난 성능을 자랑합니다. 연구원, 개발자 및 BI 분석가에게 이상적입니다.
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SmolLM은 1억 3,500만, 3억 6,000만, 17억 개의 매개변수로 구성된 세 가지 크기로 제공되는 최첨단 소형 언어 모델 시리즈입니다.
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EmbeddingGemma: 프라이버시 우선 AI 앱을 위한 온디바이스 다국어 텍스트 임베딩. 오프라인에서도 동급 최고의 성능과 효율성을 제공합니다.
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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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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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MiniCPM은 ModelBest Inc.와 TsinghuaNLP에서 개발한 End-Side LLM으로, 임베딩을 제외하고 24억 개의 파라미터만 있고(총 27억 개)
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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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Martian의 모델 라우터로 AI의 힘을 해제하십시오. 혁신적인 모델 매핑 기술로 AI 애플리케이션에서 더 높은 성능과 더 낮은 비용을 달성하십시오.
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Eagle 7B: 100여개 이상의 언어로 1조개 토큰을 보유한 Transformer를 능가하는 급상승(RWKV-v5)
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FastEmbed는 임베딩 생성을 위해 개발된, 가볍고 빠른 Python 라이브러리입니다. 저희는 인기 있는 텍스트 모델을 지원합니다. 새로운 모델 추가를 원하시면, Github에 이슈를 남겨주세요.
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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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Qwen3 Embedding으로 강력한 다국어 텍스트 이해 능력을 구현하세요. MTEB 1위, 100개 이상 언어 지원, 검색, 정보 검색 및 AI를 위한 유연한 모델.
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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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Florence-2는 다양한 비전 및 비전-언어 작업을 처리하기 위해 프롬프트 기반 접근 방식을 사용하는 고급 비전 기반 모델입니다.
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OLMo 2 32B: GPT-3.5에 견줄 만한 오픈소스 LLM! 코드, 데이터, 가중치를 무료로 제공합니다. 연구, 맞춤 설정, 더 스마트한 AI 구축에 활용해 보세요.
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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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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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첨단 AI 애플리케이션을 위한 획기적인 언어 모델 제품군. 정확도 향상을 위한 계층적 스케일링을 통해 효율적이고 오픈 소스 모델 탐색
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Microsoft의 사용하기 쉽고 강력한 딥러닝 최적화 소프트웨어 제품군인 DeepSpeed를 통해 AI 프로젝트를 한층 업그레이드하세요. 학습과 추론에서 놀라운 규모, 속도, 효율성을 실현하세요. Microsoft AI at Scale 이니셔티브에 대해 자세히 알아보려면 여기를 클릭하세요.
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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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처음부터 AI 모델을 구축해보세요! MiniMind는 단일 GPU에서 빠르고 저렴한 LLM 학습을 제공합니다. PyTorch를 배우고 여러분만의 AI를 만들어보세요.
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XVERSE-MoE-A36B: XVERSE Technology Inc.에서 개발한 다국어 대규모 언어 모델입니다.
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Modelbit을 사용하면 주문형 GPU로 사용자 지정 ML 모델을 훈련하고 REST API를 통해 프로덕션 환경에 배포할 수 있습니다.