chatglm3-6b-base

多语言支持的高性能开源基础语言模型

THUDM Huggingface 开源模型模型大语言模型 Github 开源项目自然语言处理 ChatGLM3-6B

ChatGLM3-6B-Base是ChatGLM系列的最新开源基础语言模型，采用多样化训练数据和优化策略，在10B以下模型中性能卓越。它支持工具调用、代码执行和Agent任务等复杂场景，适用于学术研究和商业应用。该模型为开发者和研究者提供了强大的语言处理基础，推动了自然语言处理技术的发展。

stablelm-2-1_6b-chat - 1.6亿参数的对话模型

GithubHuggingfaceStableLM 2 Chat 1.6B使用限制开源项目性能评估模型训练数据集语言模型

StableLM 2 Chat 1.6B由Stability AI创建，是基于transformer解码器架构的自然语言模型，专为对话场景设计。模型使用多种公开和合成数据集训练，并运用直接偏好优化算法。OpenLLM排行榜上的出色表现使其适用于对话应用，建议配置输入输出分类器以提升安全性和降低偏误，适合非商业用途。

visualglm-6b - 中英文图像交互的多模态对话模型

GithubHuggingfaceVisualGLM-6B图像生成多模态对话开源项目模型语言模型预训练

VisualGLM-6B是一个多模态对话模型，支持中文、英文和图像交互。基于ChatGLM-6B，有78亿参数，通过BLIP2-Qformer桥接视觉和语言模型。此模型使用CogView数据集进行预训练，并在长视觉问答数据上微调，以生成符合人类偏好的回答。用户可用Python代码简便调用模型，同时提供命令行、网页示例及模型量化的详细说明。

deepseek-llm-7b-chat - 7B参数中英双语模型，开放源代码以支持研究

DeepSeek LLMGithubHuggingface中文商业用途开源开源项目模型语言模型

DeepSeek LLM 是一种含有7B参数的语言模型，在中英文数据上进行广泛训练，并开源以支持研究。模型经过指令优化，适用于自然语言处理任务，并通过示例展示了互动方式，如聊天功能。该模型支持商业用途，其使用需符合许可协议。

CharacterGLM-6B - 新一代中文AI角色对话模型

CharacterGLM-6BGithub人工智能对话预训练模型开源项目自然语言处理角色扮演

CharacterGLM-6B是聆心智能与清华大学CoAI实验室联合开发的新一代对话模型。基于ChatGLM2系列，该模型通过独特的属性和行为设计，实现AI角色的一致性、拟人化和吸引力。在多项评估中，CharacterGLM-6B展现出优于主流大语言模型的性能，尤其在角色扮演和对话能力方面表现突出。这一开源项目为研究人员和开发者提供了创建个性化AI角色的有力工具，推动对话AI技术的进步。

internlm2-chat-7b - 70亿参数大模型实现20万字超长文本理解及多场景智能对话

GithubHuggingfaceInternLM2人工智能代码解释器大语言模型开源项目模型超长上下文

InternLM2-chat-7b作为书生·浦语第二代大模型的70亿参数版本，搭载20万字超长上下文理解技术，在复杂推理、数学运算、代码编程等核心任务上性能卓越。模型集成代码解释器和数据分析工具，通过增强型工具调用机制高效完成多步骤任务。在MMLU、AGIEval等主流评测基准上展现出同级别最优性能。该开源项目面向学术研究完全开放，同时提供免费商业授权渠道。

internlm2-chat-1_8b - 优化指令遵循与对话功能的开源对话模型

GithubHuggingfaceInternLM开源模型开源项目模型模型性能部署工具长文本支持

InternLM2-Chat-1.8B是一款经过精确调整的1.8亿参数开源对话模型，通过监督微调和在线RLHF优化，支持超长文本处理，适用于多种应用场景。其在推理、数学和编码任务中表现出色，依照Apache-2.0协议开源，商用需申请许可。

glm-4-9b-chat-1m-GGUF - 基于GLM-4的轻量级中文对话模型量化版本

GGUFGLM-4GPU优化GithubHuggingface大语言模型开源项目模型模型量化

该项目基于GLM-4-9b-chat-1m模型开发,通过llama.cpp实现多种精度的模型量化。从18GB的F16版本到4GB的IQ2版本,提供了丰富的量化选项。项目中包含详细的性能对比和部署建议,方便开发者根据硬件条件选择合适的量化版本进行本地化部署。

ChatGLM-Efficient-Tuning - 微调ChatGLM-6B模型，支持多种训练和量化方法

ChatGLMGithubRLHF开源项目数据集机器学习高效微调

ChatGLM-Efficient-Tuning项目提供高效微调ChatGLM-6B模型的工具和方法，支持LoRA、P-Tuning V2等多种微调方式，适用于单GPU和多GPU训练。项目还提供Web UI和CLI操作，支持4-bit和8-bit量化训练。通过丰富的数据集和功能，如强化学习和模型评估，满足不同场景的微调需求。详情请参见项目Wiki。

internlm2-chat-20b - 高效支持长文本的20B参数对话模型，具备卓越推理和数据分析能力

GithubHuggingfaceInternLM2-Chat-20B人工智能助手工具调用开源模型开源项目模型长上下文推理

InternLM2-Chat-20B是具备20B参数的先进对话模型，支持长达20万字长上下文，表现出优秀的推理与数据分析能力。模型在多个领域，如数学、代码、创作上显示出色，部分指标超越GPT-3.5，并在GSM8K和MATH测试中接近GPT-4的表现。它的工具调用能力增强，适应复杂任务，同时强调生成符合伦理的文本。

calm3-22b-chat - 基于22亿参数的日英双语对话模型，专为智能交互优化

CALM3-22B-ChatGithubHuggingface对话系统开源项目日语模型自然语言处理语言模型

CALM3-22B-Chat是一个基于2.0万亿tokens训练的大规模语言模型，专为对话场景优化。该模型具有220亿参数，支持日英双语交互，最大上下文长度16384。采用ChatML格式，支持流式输出，适合构建智能对话系统。由CyberAgent开发，Apache-2.0许可证开源，为开发者提供强大的自然语言处理能力。

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