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Qwen3是Qwen 系列最新一代大型語言模型，提供了一系列密集型和專家混合（MoE）模型。基于廣泛的訓練，Qwen3 在推理、指令執行、代理能力和多語言支持方面實現了突破性進展

BGE-Reranker-Large是北京智源人工智能研究院（BAAI）發布的一款基于深度學習的重排序模型，能夠在中英文兩種語言環境下，對檢索結果進行優化，提高檢索的準確性和相關性。與嵌入模型不同，Reranker使用question和document作為輸入，直接輸出相似度而不是嵌入。

Baichuan-M2-32B是百川 AI 的醫療增強推理模型，是百川發布的第二個醫療模型。該模型專為現實世界的醫療推理任務設計，在 Qwen2.5-32B的基礎上引入了創新的大型驗證系統。通過對真實醫療問題的領域特定微調，它在保持強大通用能力的同時實現了突破性的醫療性能。

DeepSeek-V3.1是一個支持思考模式和非思考模式的混合模型。是在 DeepSeek-V3.1-Base 的基礎上進行后訓練得到的，后者是通過兩階段長上下文擴展方法在原始 V3 基礎檢查點上構建的，遵循了原始 DeepSeek-V3 報告中概述的方法。通過收集額外的長文檔并大幅擴展兩個訓練階段來擴大的數據集。

DeepSeek-V3-0324是DeepSeek團隊于2025年3月24日發布的DeepSeek-V3語言模型的新版本。是一個專家混合（MoE）語言模型，總參數為6710億個，每個Token激活了370億個參數。0324版本開創了一種用于負載均衡的輔助無損策略，并設定了多令牌預測訓練目標以提高性能。該模型版本在幾個關鍵方面比其前身DeepSeek-V3有了顯著改進。

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DeepSeek-R1 是一款具有創新性的大語言模型，由杭州深度求索人工智能基礎技術研究有限公司開發。該模型基于 transformer 架構，通過對海量語料數據進行預訓練，結合注意力機制，能夠理解和生成自然語言。它經過監督微調、人類反饋的強化學習等技術進行對齊，具備語義分析、計算推理、問答對話、篇章生成、代碼編寫等多種能力。R1 模型在多個 NLP 基準測試中表現出色，具備較強的泛化能力和適應性。

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DeepSeek-V3是DeepSeek團隊開發的新一代專家混合（MoE）語言模型，共有671B參數，在14.8萬億個Tokens上進行預訓練。該模型采用多頭潛在注意力（MLA）和DeepSeekMoE架構，繼承了DeepSeek-V2模型的優勢，并在性能、效率和功能上進行了顯著提升。

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DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B是基于Llama架構并經過強化學習和蒸餾優化開發的高性能語言模型。該模型融合了DeepSeek-R1的先進知識蒸餾技術與Llama-70B模型的架構優勢。通過知識蒸餾，在保持較小參數規模的同時，具備強大的語言理解和生成能力。

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DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B是通過知識蒸餾技術從DeepSeek-R1模型中提煉出來的小型語言模型。它繼承了DeepSeek-R1的推理能力，專注于數學和邏輯推理任務，但體積更小，適合資源受限的環境。

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Baichuan-Turbo系列模型是百川智能推出的大語言模型，采用搜索增強技術實現大模型與領域知識、全網知識的全面鏈接。

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Qwen2 是 Qwen 大型語言模型的新系列。Qwen2發布了5個尺寸的預訓練和指令微調模型，包括Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B以及Qwen2-72B。這是指令調整的 72B Qwen2 模型，使用了大量數據對模型進行了預訓練，并使用監督微調和直接偏好優化對模型進行了后訓練。

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ChatGLM3-6B 是 ChatGLM 系列最新一代的開源模型，在保留了前兩代模型對話流暢、部署門檻低等眾多優秀特性的基礎上，ChatGLM3-6B 引入了更強大的基礎模型、更完整的功能支持、更全面的開源序列幾大特性。

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星辰語義大模型TeleChat是由中電信人工智能科技有限公司研發訓練的大語言模型，TeleChat-12B模型基座采用3萬億 Tokens中英文高質量語料進行訓練。TeleChat-12B-bot在模型結構、訓練數據、訓練方法等方面進行了改進，在通用問答和知識類、代碼類、數學類榜單上相比TeleChat-7B-bot均有大幅提升。

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Meta 開發并發布了 Meta Llama 3 系列大型語言模型 （LLM），包含 8B 和 70B 兩種參數大小，Llama3-8B-Instruct 是經過指令微調的版本，針對對話用例進行了優化，在常見的行業基準測試中優于許多可用的開源聊天模型。

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Meta 開發并發布了 Meta Llama 3 系列大型語言模型 （LLM），包含 8B 和 70B 兩種參數大小，Llama3-70B-Instruct 是經過指令微調的版本，針對對話用例進行了優化，在常見的行業基準測試中優于許多可用的開源聊天模型。

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Qwen-VL-Chat模型是在阿里云研發的大規模視覺語言模型 Qwen-VL 系列的基礎上，使用對齊機制打造的視覺AI助手，該模型有更優秀的中文指令跟隨，支持更靈活的交互方式，包括多圖、多輪問答、創作等能力。

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StableDiffusion-V2.1是由 Stability AI 公司推出的基于深度學習的文生圖模型，它能夠根據文本描述生成詳細的圖像，同時也可以應用于其他任務，例如圖生圖，生成簡短視頻等。

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Deepseek-V2-Lite-Chat是一款強大的開源專家混合（MoE）語言聊天模型，具有16B參數，2.4B活動參數，使用5.7T令牌從頭開始訓練，其特點是同時具備經濟的訓練和高效的推理。

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Qwen2.5系列發布了許多基本語言模型和指令調整語言模型，參數范圍從0.5到720億個參數不等。Qwen2.5-72B-Instruct模型是Qwen2.5系列大型語言模型指令調整版本。

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Gemma2-9B-IT是Google最新發布的具有90億參數的開源大型語言模型的指令調優版本。模型在大量文本數據上進行預訓練，并且在性能上相較于前一代有了顯著提升。該版本的性能在同類產品中也處于領先地位，超過了Llama3-8B和其他同規模的開源模型。

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Meta Llama3.2多語言大型語言模型（LLMs）系列是一系列預訓練及指令微調的生成模型，包含1B和3B參數規模。Llama3.2指令微調的純文本模型專門針對多語言對話應用場景進行了優化，包括代理檢索和摘要任務。它們在通用行業基準測試中超越了許多可用的開源和閉源聊天模型。這是Llama3.2-3B-Instruct版本。

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ChatGLM3-6B-32K模型在ChatGLM3-6B的基礎上進一步強化了對于長文本的理解能力，能夠更好的處理最多32K長度的上下文。具體對位置編碼進行了更新，并設計了更有針對性的長文本訓練方法，在對話階段使用 32K 的上下文長度訓練。

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CodeGemma是構建在Gemma之上的輕量級開放代碼模型的集合。CodeGemma-7B-IT模型是CodeGemma系列模型之一，是一種文本到文本和文本到代碼的解碼器模型的指令調整變體，具有70億參數，可用于代碼聊天和指令跟隨。

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Qwen2.5-Math系列是數學專項大語言模型Qwen2-Math的升級版。系列包括1.5B、7B、72B三種參數的基礎模型和指令微調模型以及數學獎勵模型Qwen2.5-Math-RM-72B，Qwen2.5-Math-7B-Instruct的性能與Qwen2-Math-72B-Instruct相當。

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DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct是一款強大的開源專家混合（MoE）語言聊天模型，具有16B參數，2.4B活動參數。該模型基于DeepSeek-V2進一步預訓練，增加了6T Tokens，可在特定的代碼任務中實現與GPT4-Turbo相當的性能。

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BGE-m3是智源發布的通用語義向量模型BGE家族新成員，支持超過100種語言，具備領先的多語言、跨語言檢索能力，全面且高質量地支撐“句子”、“段落”、“篇章”、“文檔”等不同粒度的輸入文本，最大輸入長度為8192，并且一站式集成了稠密檢索、稀疏檢索、多向量檢索三種檢索功能，在多個評測基準中達到最優水平。

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Qwen2-7B-Instruct是 Qwen2大型語言模型系列中覆蓋70億參數的指令調優語言模型，支持高達 131,072 個令牌的上下文長度，能夠處理大量輸入。

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Qwen3-235B-A22B是Qwen3系列大型語言模型的旗艦模型。擁有2350多億總參數和220多億激活參數。在代碼、數學、通用能力等基準測試中，與DeepSeek-R1、o1、o3-mini、Grok-3和Gemini-2.5-Pro等頂級模型相比，表現出極具競爭力的結果。

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Qwen3是Qwen系列中最新一代的大型語言模型，提供一整套密集（Dense）模型和混合專家（MoE）模型。Qwen3基于廣泛的培訓而構建，在推理、指令遵循、代理功能和多語言支持方面取得了突破性的進步。Qwen3-32B是參數量為32.8B的密集（Dense）模型。

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Qwen3是Qwen系列中最新一代的大型語言模型，提供一整套密集（Dense）模型和混合專家（MoE）模型。Qwen3基于廣泛的培訓而構建，在推理、指令遵循、代理功能和多語言支持方面取得了突破性的進步。Qwen3-14B是參數量為14.8B的密集（Dense）模型。

Qwen3是Qwen系列中最新一代的大型語言模型，提供一整套密集（Dense）模型和混合專家（MoE）模型。Qwen3基于廣泛的培訓而構建，在推理、指令遵循、代理功能和多語言支持方面取得了突破性的進步。Qwen3-8B是參數量為82億的密集（Dense）模型。

Qwen3是Qwen 系列最新一代大型語言模型，提供了一系列密集型和專家混合（MoE）模型。基于廣泛的訓練，Qwen3 在推理、指令執行、代理能力和多語言支持方面實現了突破性進展

QwQ-32B是一款擁有 320 億參數的推理模型，其性能可與具備 6710 億參數（其中 370 億被激活）的 DeepSeek-R1 媲美。該模型集成了與Agent相關的能力，使其能夠在使用工具的同時進行批判性思考，并根據環境反饋調整推理過程。

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Qwen2.5-VL-72B-Instruct模型是阿里云通義千問開源的全新視覺模型，具有720億參數規模，以滿足高性能計算場景的需求。目前共推出3B、7B、32B和72B四個尺寸的版本。這是旗艦版Qwen2.5-VL-72B的指令微調模型，在13項權威評測中奪得視覺理解冠軍，全面超越GPT-40與Claude3.5。

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