2025年最好的 Model2vec 替代方案
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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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DeepSeek-VL2 是由 DeepSeek-AI 開發的視覺語言模型，它能夠處理高解析度的圖像，並透過 MLA 提供快速的回應。DeepSeek-VL2 在各種視覺任務中表現出色，例如 VQA 和 OCR。對於研究人員、開發者和 BI 分析師來說，DeepSeek-VL2 是一個理想的選擇。
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EmbeddingGemma：為著重隱私的 AI 應用程式，提供裝置端多語言文字嵌入。無論線上線下，皆能享有卓越的效能與效率。
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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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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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MiniCPM 是由 ModelBest Inc. 和 TsinghuaNLP 開發的 End-Side LLM，不包含嵌入函數的參數只有 2.4B 個（總計 2.7B 個）。
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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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FastEmbed 是一個輕巧、快速，專為生成嵌入向量而打造的 Python 函式庫。我們支援多種熱門的文字模型。如果您希望我們新增其他模型，請在 Github 上開啟一個議題。
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透過 Qwen3 Embedding，解鎖您強大的多語言文本理解能力。榮獲 MTEB 評測榜首，支援逾百種語言，其彈性模型廣泛適用於搜尋、檢索與人工智慧應用。
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阿里雲 Qwen2.5-Turbo。100萬詞元上下文視窗。速度更快，價格更低。非常適合研究、開發和商業應用。可摘要論文、分析文件，並建構進階對話式 AI。
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OLMo 2 32B：開源大型語言模型，足以媲美 GPT-3.5！免費提供程式碼、資料與權重，供您研究、客製化，並打造更智慧的 AI。
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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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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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使用 DeepSpeed 為您的 AI 計畫注入強大動力，這是由 Microsoft 推出的易於使用且強大的深度學習最佳化軟體套件。在訓練和推論中達成前所未有的規模、速度和效率。在此處瞭解更多關於 Microsoft 的 AI at Scale 計畫。
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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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從零開始打造 AI 模型！ MiniMind 提供快速且經濟實惠的 LLM 訓練，在單一 GPU 上即可完成。 學習 PyTorch 並創建您自己的 AI。
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認識 Falcon 2： TII 發布全新 AI 模型系列，表現超越 Meta 的 Llama 3 Meet Falcon 2: TII Releases New AI Model Series, Outperforming Meta’s New Llama 3
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XVERSE-MoE-A36B：由 XVERSE Technology Inc. 開發的多語言大型語言模型。
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