2025年最好的 Qwen2.5-Turbo 替代方案
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Qwen2.5 系列語言模型提供增強的功能，包括更大的資料集、更豐富的知識、更強的編碼和數學技能，以及更符合人類偏好的對齊。 它是開源的，可透過 API 取得。
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CodeQwen1.5，來自 Qwen1.5 開源系列的程式碼專家模型。擁有 7B 參數和 GQA 架構，支援 92 種程式語言，可處理 64K 的上下文輸入。
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Qwen-MT 提供快速且可自訂的 AI 翻譯服務，支援多達 92 種語言。運用 MoE 架構與 API，可達成精準且具語境感知能力的翻譯成果。
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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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運用 Qwen3 Reranker 提升搜尋精準度。能精準地為文本排序，並於逾百種語言中，更快找到相關資訊。強化問答與文本分析能力。
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LongCat-Flash 助您解鎖強大AI，輕鬆駕馭代理式任務。這款開源 MoE LLM 不僅提供無與倫比的效能，更兼具高性價比與極速推論。
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發現 TextGen 如何透過廣泛的模型相容性徹底革新語言生成任務。輕鬆建立內容、開發聊天機器人和擴增數據集。
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MiniMax-M1：一款開放權重AI模型，擁有百萬token的超長上下文視窗，並具備卓越的深度推理能力。能高效處理海量資料，為各種先進AI應用提供強大支援。
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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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MiniCPM3-4B 是 MiniCPM 系列的第三代。MiniCPM3-4B 的整體效能超越了 Phi-3.5-mini-Instruct 和 GPT-3.5-Turbo-0125，與許多近期 7B~9B 模型相當。
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GPT-NeoX-20B 是一個 200 億參數的自動回歸語言模型，使用 GPT-NeoX 函式庫針對 Pile 進行訓練。
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Hunyuan-MT-7B：開源AI機器翻譯。掌握逾33種語言，具備無與倫比的語境與文化精準度。WMT2025年冠軍，輕巧高效。
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Gradio 網頁 UI，適用於大型語言模型。支援變形金剛、GPTQ、llama.cpp（GGUF）、Llama 模型。
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Spark-TTS：自然AI文字轉語音。輕鬆進行語音複製（EN/CN）。透過大型語言模型（LLMs）產生流暢、高效且高品質的音訊。
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Whisper large-v3-turbo 提供高效且準確的語音辨識/翻譯。支援 99 種語言，支援零樣本學習，並具備速度優化等功能。非常適合 AI 專業人士和擁有多元語音數據的企業。
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Qwen3-Coder 是由 Qwen 團隊最新推出的一款 480B MoE 開放模型，擁有 35B 的活躍參數，專為代理編碼 (agentic coding) 應用所設計。它在 SWE-bench 等基準測試中展現了最先進 (SOTA) 的成果，可支援高達 1M 的上下文長度，並隨附開源命令列工具 Qwen Code。
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Aero-1-Audio：一款高效能的 15 億參數模型，專為處理 15 分鐘的連續音訊而設計。它無需分段即可實現精準的 ASR（語音辨識）與理解。而且，它是開源的！
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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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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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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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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。