2025 Лучших Jamba Альтернативи
-
Jamba 1.5 Open Model Family, разработанная компанией AI21, основана на архитектуре SSM-Transformer, обладает возможностью обработки длинных текстов, высокой скоростью и качеством, является лучшей среди аналогичных продуктов на рынке и подходит для корпоративных пользователей, работающих с большими объемами данных и длинными текстами.
-
Codestral Mamba - это языковая модель, специализирующаяся на генерации кода, разработанная командой Mistral AI. Модель построена на архитектуре Mamba2 и обладает преимуществами линейного времени вывода и способностью моделировать теоретически бесконечные последовательности.
-
KTransformers – это open-source проект, разработанный командой KVCache.AI из Университета Цинхуа и компанией QuJing Tech, предназначенный для оптимизации логического вывода больших языковых моделей. Он снижает требования к аппаратному обеспечению, позволяя запускать модели с 671 миллиардом параметров на отдельных GPU с 24 ГБ VRAM, увеличивает скорость логического вывода (до 286 токенов/с на этапе предварительной обработки и 14 токенов/с на этапе генерации) и подходит для личного, корпоративного и академического использования.
-
Облачная платформа SambaNova для разработки ИИ предлагает высокоскоростной вывод, облачные ресурсы, наборы для запуска ИИ (AI Starter Kits) и SN40L RDU. Обеспечьте своим проектам в области ИИ легкость и эффективность.
-
Продолжающееся обучение исследовательских моделей трансформаторов в масштабе
-
BAML помогает разработчикам создавать в 10 раз более надежных и типобезопасных ИИ-агентов. Получайте структурированные результаты от любой LLM и оптимизируйте свой рабочий процесс разработки ИИ.
-
Magma, флагманский проект Microsoft Research, представляет собой первую в своем роде фундаментальную модель для мультимодальных AI-агентов, разработанную для обработки сложных взаимодействий как в виртуальной, так и в реальной среде.
-
Jan-v1: Ваш локальный ИИ-агент для автоматизированных исследований. Создавайте собственные мощные приложения, способные генерировать профессиональные отчеты и интегрировать веб-поиск, и все это прямо на вашем компьютере.
-
Создавайте свои ИИ-приложения с гибкостью переключения между моделями OpenAI и Google без изменения вашего кода.
-
Transformer Lab: Открытая платформа для создания, настройки и запуска больших языковых моделей (LLM) локально без программирования. Загрузите сотни моделей, настройте их на различном оборудовании, пообщайтесь, оцените результаты и многое другое.
-
Shisa V2 405B: Самая высокопроизводительная двуязычная LLM в Японии. Получите производительность ИИ мирового класса для работы с японским и английским языками для ваших передовых приложений. Открытый исходный код.
-
MonsterGPT: Тонкая настройка и развертывание пользовательских ИИ-моделей прямо в чате. Упрощение сложных задач LLM и ИИ. Легкий доступ к более чем 60 открытым моделям.
-
OpenBMB: создание центра крупномасштабных предварительно обученных языковых моделей и инструментов для ускорения обучения, настройки и вывода крупных моделей с более чем 10 миллиардами параметров. Присоединяйтесь к нашему сообществу с открытым исходным кодом и сделайте большие модели доступными для всех.
-
Meta's Llama 4: Открытый ИИ с MoE. Обрабатывает текст, изображения и видео. Огромное контекстное окно. Создавайте более умные и быстрые решения!
-
VoltaML Advanced Stable Diffusion WebUI, простой в использовании, но богатый функциями WebUI с простой установкой. От сообщества, для сообщества.
-
Единый доступ к ИИ для вашей команды. Получайте лучшие ответы от всех ведущих моделей на одной безопасной платформе.
-
Gemma 3 270M: Компактный, сверхэффективный ИИ для специализированных задач. Легко настраивается для точного выполнения команд и экономичного локального развертывания.
-
Откройте для себя возможности семантического поиска с txtai — платформой с открытым исходным кодом, которая использует языковые модели для понимания естественного языка и поиска осмысленных результатов.
-
Раскройте потенциал ИИ с помощью маршрутизатора модели Martian. Достигните более высокой производительности и меньших затрат в приложениях ИИ с помощью новаторских методов сопоставления моделей.
-
TaskingAI привносит простоту Firebase в разработку AI-нативных приложений. Начните свой проект, выбрав модель LLM, создайте отзывчивого ассистента, поддерживаемого API с сохранением состояния, и расширяйте его возможности с помощью управляемой памяти, интеграций инструментов и системы дополненной генерации.
-
FuseLLM-7B — это слияние трех открытых исходных фундаментальных языковых моделей с отдельными архитектурами, включая Llama-2-7B, OpenLLaMA-7B и MPT-7B.
-
Объедините более 2200 БЯМ с помощью API backboard.io. Обретите постоянную память ИИ и RAG, чтобы создавать более интеллектуальные, контекстно-ориентированные приложения, избегая фрагментации.
-
Tambo: Фреймворк React для ИИ-приложений. Создавайте динамичные пользовательские интерфейсы, где ИИ не просто сообщает информацию, а наглядно проявляет себя с помощью интерактивных компонентов и инструментов.
-
Janus: Decoupling Visual Encoding for Unified Multimodal Understanding and Generation Янус: Разделение кодирования изображений для унифицированного многомодального понимания и генерации
-
Gemma 2 предлагает лучшую в своем классе производительность, работает с невероятной скоростью на разных аппаратных платформах и легко интегрируется с другими инструментами ИИ, при этом в нее встроены значительные усовершенствования в области безопасности.
-
Откройте для себя возможности Alphie, продвинутого «Alpha Finder» на базе ИИ, призванного предоставить вам глубокие аналитические данные и информацию в режиме реального времени по самым передовым темам в сфере криптовалют.
-
LazyLLM: Low-code для мультиагентных LLM-приложений. Создавайте, итерируйте и развертывайте сложные ИИ-решения быстро — от прототипа до продакшена. Сосредоточьтесь на алгоритмах, а не на инжиниринге.
-
JetMoE-8B был обучен с затратами менее 0,1 миллиона долларов1, но превосходит LLaMA2-7B от Meta AI, которая имеет многомиллиардные ресурсы обучения. Обучение LLM может быть намного дешевле, чем обычно считается.
-
RWKV — это рекуррентная нейронная сеть с производительностью LLM на уровне трансформатора. Ее можно обучать напрямую как GPT (параллельно). Таким образом, она объединяет в себе лучшее из РНС и трансформатора — отличную производительность, быстрый вывод, экономит VRAM, быстрое обучение, «бесконечную» длину контекста и бесплатную вставку предложений.
-
Spring AI Alibaba: Масштабирование корпоративного ИИ и многоагентных систем на JVM. Промышленного уровня фреймворк с Graph workflows и Alibaba Cloud.