2025 Лучших Model2vec Альтернативи
-
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.
-
Продолжающееся обучение исследовательских моделей трансформаторов в масштабе
-
VectorDB — это простое, легковесное, полностью локальное решение для поиска текста на основе эмбеддингов от начала до конца.
-
DeepSeek-VL2, модель визуального и языкового взаимодействия от DeepSeek-AI, обрабатывает изображения высокого разрешения, обеспечивает быстрые ответы с помощью MLA и показывает превосходные результаты в различных визуальных задачах, таких как VQA и OCR. Идеальна для исследователей, разработчиков и аналитиков бизнес-интеллекта.
-
SmolLM — это серия передовых небольших языковых моделей, доступных в трех размерах: 135M, 360M и 1.7B параметров.
-
Инструмент управления и запуска RWKV, полная автоматизация, всего 8 МБ. И предоставляет совместимый интерфейс
-
EmbeddingGemma: Локальные многоязычные текстовые эмбеддинги для ИИ-приложений, ориентированных на конфиденциальность. Обеспечивают лучшую в своем классе производительность и эффективность, даже офлайн.
-
VoltaML Advanced Stable Diffusion WebUI, простой в использовании, но богатый функциями WebUI с простой установкой. От сообщества, для сообщества.
-
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.
-
MiniCPM — это End-Side LLM, разработанная ModelBest Inc. и TsinghuaNLP, с всего 2,4 млрд параметрами, исключая встраивание (всего 2,7 млрд).
-
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.
-
Раскройте потенциал ИИ с помощью маршрутизатора модели Martian. Достигните более высокой производительности и меньших затрат в приложениях ИИ с помощью новаторских методов сопоставления моделей.
-
Модель Octopus v2, универсальный ИИ-агент, который можно применять в любых отраслях. Следите за выходом кода.
-
Eagle 7B: Совершая пролет над Transformers с 1 триллионом токенов более чем на 100 языках (RWKV-v5)
-
FastEmbed — это легковесная, быстрая библиотека на Python, созданная для генерации эмбеддингов. Мы поддерживаем популярные текстовые модели. Если вы хотите, чтобы мы добавили новую модель, пожалуйста, откройте issue на Github.
-
Yuan2.0-M32 — это языковая модель, основанная на архитектуре "смесь экспертов" (MoE) с 32 экспертами, из которых активны 2.
-
Откройте для себя мощное многоязычное понимание текста с Qwen3 Embedding. №1 в MTEB, более 100 языков, гибкие модели для поиска, извлечения информации и ИИ.
-
Qwen2.5-Turbo от Alibaba Cloud. Контекстное окно в 1 миллион токенов. Быстрее и дешевле конкурентов. Идеально подходит для исследований, разработки и бизнеса. Резюмирует статьи, анализирует документы. Позволяет создавать передовой conversational AI.
-
Florence-2 — это продвинутая модель машинного зрения, которая использует подход на основе подсказок для решения широкого спектра задач, связанных с видением и обработкой естественного языка.
-
OLMo 2 32B: LLM с открытым исходным кодом, способная потягаться с GPT-3.5! Бесплатный код, данные и веса. Исследуйте, настраивайте и создавайте более совершенный ИИ.
-
Gemma 3 270M: Компактный, сверхэффективный ИИ для специализированных задач. Легко настраивается для точного выполнения команд и экономичного локального развертывания.
-
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.
-
Инновационное семейство языковых моделей для передовых приложений на базе ИИ. Исследуйте эффективные модели с открытым исходным кодом, обладающие послойным масштабированием для повышения точности.
-
Ускорьте ваши ИИ-проекты с помощью DeepSpeed — простой в использовании и мощный пакет ПО для оптимизации глубокого обучения от Microsoft. Достигайте беспрецедентных масштаба, скорости и эффективности при обучении и выводе. Узнайте больше об инициативе Microsoft AI at Scale здесь.
-
Qwen2-VL – это серия многомодальных больших языковых моделей, разработанная командой Qwen, Alibaba Cloud.
-
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.
-
Создавайте модели ИИ с нуля! MiniMind предлагает быструю и доступную тренировку LLM на одном GPU. Изучите PyTorch и создайте свой собственный ИИ.
-
Встречайте Falcon 2: TII Представила Новую Серию Моделей ИИ, Превосходящую Новую Llama 3 от Meta
-
XVERSE-MoE-A36B: Многоязычная большая языковая модель, разработанная XVERSE Technology Inc.
-
Modelbit позволяет обучать собственные модели ML с использованием графических процессоров по запросу и развертывать их в производственных средах с помощью REST API.