2025年最好的 Jamba 替代方案
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由 AI21 推出的 Jamba 1.5 開放模型家族，基於 SSM-Transformer 架構，擁有長文本處理能力，速度快、品質高，在市面上同類產品中表現最佳，適合處理大量數據和長文本的企業級用戶。
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Codestral Mamba 是一款由 Mistral AI 團隊發布的專注於程式碼生成的語言模型，基於 Mamba2 架構，具備線性時間推論和建模理論上無限序列的優勢。
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KTransformers 是由清華大學 KVCache.AI 團隊與 QuJing Tech 共同開發的開源專案，旨在優化大型語言模型的推論過程。它能降低硬體門檻，讓使用者僅需配備 24GB 顯示記憶體的單張 GPU，即可運行 6710 億參數的模型。此外，它還能大幅提升推論速度（預處理階段最高可達每秒 286 個 tokens，生成階段最高可達每秒 14 個 tokens），非常適合個人、企業以及學術機構使用。
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SambaNova 的雲端 AI 開發平台提供高速推論、雲端資源、AI Starter Kits 和 SN40L RDU。輕鬆有效地賦能您的 AI 專案。
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Magma，這個來自 Microsoft Research 的旗艦計畫，是首創的多模態 AI 代理程式基礎模型，旨在處理虛擬和真實環境中複雜的互動。
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Transformer Lab：一個開源平台，讓您可在本地端建構、微調和執行大型語言模型 (LLM)，無需編碼。下載數百個模型，跨硬體微調，聊天、評估等等。
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Shisa V2 405B: 日本性能最優異的雙語大型語言模型。為您的進階應用程式帶來世界級的日語及英語AI效能。開放原始碼。
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MonsterGPT：透過對話輕鬆微調並部署專屬AI模型。讓複雜的大型語言模型（LLM）與人工智慧（AI）任務變得更簡單。輕鬆存取超過 60 個開源模型。
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OpenBMB：建立大型預訓練語言模型中心與工具，以加速訓練、微調和推論超過 100 億參數的大型模型。加入我們的開放原始碼社群，讓每個人都能使用大型模型。
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Meta 的 Llama 4：採用 MoE 架構的開放原始碼 AI。可處理文字、圖片、影片等多種內容。具備龐大的上下文窗口，助您打造更聰明、更快速的應用！
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VoltaML Advanced Stable Diffusion WebUI，易於使用且功能豐富的 WebUI，安裝簡便。由社群打造，服務社群。
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Gemma 3 270M：輕巧高效能的 AI，專為特定任務打造。可微調以實現精準指令遵循，並支援低成本的裝置端部署。
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TaskingAI 將 Firebase 的開發簡便性帶入 AI 原生應用程式開發。您的專案可以從選擇一個 LLM 模型開始，打造一個由有狀態 API 支援、反應靈敏的助手，並透過受控記憶體、工具整合以及增強式生成系統，進一步強化其功能。
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FuseLLM-7B，是融合了三個具有不同架構的開源基礎 LLM，包括 Llama-2-7B、OpenLLaMA-7B 和 MPT-7B 的融合。
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使用 backboard.io 的 API，整合逾2200個大型語言模型。取得持續性 AI 記憶與 RAG，讓您打造更智慧、具情境感知能力的應用程式，告別碎片化困擾。
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Tambo：AI 應用程式專用的 React 框架。建構動態使用者介面，讓 AI 不再只是單向傳達資訊，而是能透過互動式元件與工具，在介面中充分展現其能力。
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Janus: 解耦視覺編碼以實現統一的多模態理解和生成 Janus: Decoupling Visual Encoding for Unified Multimodal Understanding and Generation
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探索 Alphie 的強大功能，它是一款進階的 AI 驅動「Alpha Finder」，旨在為您提供深入見解和即時資料，了解加密貨幣領域中最新穎的話題。
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LazyLLM: 專為多代理式LLM應用程式打造的低程式碼平台。快速建構、疊代並部署複雜的AI解決方案，從原型開發到正式部署一氣呵成。將重心放在演算法的創新，而非繁瑣的工程細節。
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JetMoE-8B 在不到 0.1 百萬美元1 的成本下進行訓練，但效能卻超越 Meta AI 的 LLaMA2-7B，而 Meta AI 擁有數十億美元的訓練資源。LLM 訓練可以比一般人想像中便宜許多。
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RWKV 是一種具有 Transformer 層級 LLM 效能的 RNN。它能像 GPT 一樣直接接受訓練（可平行運算）。因此，它結合了 RNN 和 Transformer 的最佳優勢：效能佳、推論快、節省 VRAM、訓練快、「無窮」ctx_len，以及提供句子嵌入。
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Spring AI Alibaba：在 JVM 環境下，協助企業級 AI 與多代理系統實現規模化應用，是整合 Graph workflows 並支援 Alibaba Cloud 的生產就緒框架。