#对话模型

Index-1.9B系列模型集成了SFT和DPO，显著提升了多语言对话和翻译性能。该系列包含基础模型、纯净模型、对话模型和角色扮演模型，特别适用于中文和东亚语言环境。最新更新包含适配llamacpp和Ollama的版本，并开放了衰减前的检查点供研究使用。提供高效的量化方法和详细的微调指南，确保模型在实际应用中的出色表现，开发者可通过丰富的定制和优化选项提升模型效果。

Dialogbot 是一个涵盖问答型、任务型和聊天型多种对话模型的开源项目，能够实现高效的对话解决方案。它支持计算语句相似度、网络检索、任务导向和 GPT2 生成模型，并适用于各种场景。无论是知识领域的问答，还是人性化的聊天，Dialogbot 都能够智能地提供应对方案，并支持灵活的模型训练和调整，提高对话系统的精确性与可扩展性。

BestGPTs是AgentOps精选的OpenAI GPTs排名集合,涵盖Agent Finder、OCR GPT和DesignerGPT等多种AI助手。这些GPTs提供从文本提取到网站设计的广泛应用,满足AI交互、创意生成和数据分析等多样需求。BestGPTs为用户提供便捷途径,轻松找到并使用最适合的AI工具。

Iris是一款支持多模型的AI对话助手应用。用户可在Claude和OpenAI的最新模型间实时切换，享受无限制的AI对话体验。这款多功能应用提供自然手势操作和简单键盘快捷键，方便开关和滑动界面。支持实时对话功能，无需等待完整回复即可发送新消息。此外，Iris支持显示Markdown格式内容，包括粗体文本、列表和语法高亮代码，全面提升用户体验。

GPTs List是一个全面的GPT模型导航网站,涵盖学习辅导、职业发展和创意写作等多个领域。网站提供分类和规格标注,便于快速浏览和查找适合需求的GPT工具。用户可以轻松体验各种GPT模型的实用功能,探索人工智能在不同领域的应用。无论是寻找特定AI助手还是了解GPT技术的发展,GPTs List都是一个便捷的资源平台。

AnyModel集成了多个顶级AI模型，提供文本生成、图像创作和多模态处理等功能。平台支持模型输出对比，有助于识别AI'幻觉'，提升应用质量。具备上下文对话、结果汇总和分享特性，为AI研究和应用提供全面支持。作为一站式AI工具，AnyModel适合各类用户探索和利用人工智能技术。

99AI是一个开源的AI Web应用项目，提供易部署、低门槛的集成化人工智能服务。项目支持智能对话、多模态模型、应用广场、联网搜索等功能，并集成了AI绘画、音乐和视频创作能力。已编译为整合包，支持多种快速部署方式，便于个人和企业用户搭建AI服务平台。

InternLM2-20B是一款支持20万字符上下文的语言模型，其在推理、数学和编程领域的表现突出。模型分为基础和对话优化版本，可以满足多样的语言处理需求。通过OpenCompass评测，其展示了卓越的综合性能，适合复杂的研究和商业应用。

该项目基于DialoGPT中等模型，通过对《美妙世界》游戏角色Joshua的特训，提供个性化的对话体验。模型数据来源于Kaggle的游戏脚本数据集，便于在Hugging Face平台运行。用户可通过Python代码与AI互动，体验独特的角色语言风格。项目遵循MIT许可证，免费开放使用。

ChatGLM3-6B是ChatGLM系列的最新开源对话模型，基于强大的基础模型构建。它支持多轮对话、工具调用、代码执行和Agent任务等复杂场景，采用新的Prompt格式。在10B以下预训练模型中，ChatGLM3-6B性能出众。该模型对学术研究开放，登记后可免费商用，为自然语言处理领域提供了强大工具。

CogVLM2是基于Meta-Llama-3-8B-Instruct的开源多模态AI模型，支持8K内容长度和1344*1344图像分辨率。该模型在TextVQA、DocVQA等多项基准测试中表现优异，具备图像理解和对话能力。CogVLM2提供英文和中英双语版本，在开源模型中表现突出，部分任务性能可与非开源模型媲美。

TinyLlama-1.1B-Chat-v0.3是一个基于Llama 2架构的轻量级开源语言模型，使用1.1B参数在3万亿tokens上预训练。模型采用OpenAssistant数据集微调，支持chatml格式，具有部署灵活、资源占用少等特点。TinyLlama保持了与Llama生态系统的兼容性，同时适用于计算资源受限的场景，为AI聊天应用提供了一个高效实用的解决方案。

Llama-3.2-3B-Instruct是Meta发布的新一代多语言AI模型,针对对话、检索和摘要任务进行优化。官方支持8种语言,实际训练语言更多。模型具备128K长上下文能力,可处理复杂任务。社区贡献者bartowski基于llama.cpp提供GGUF量化版本,便于多设备部署。

Hermes-2-Pro-Llama-3-8B是Nous Hermes 2的升级版本，基于OpenHermes 2.5数据集重新训练，并集成了专门开发的函数调用和JSON模式数据集。该模型在保持优秀的通用任务和对话能力的同时，在函数调用评估中取得90%的成绩，结构化JSON输出评估达到84%。通过优化系统提示和多轮函数调用结构，提高了函数调用的可靠性和易解析性。模型还新增了多个代理功能相关的特殊标记。这是Nous Research、@interstellarninja和Fireworks.AI的联合项目成果。

Llama-2-Chat是Meta Llama 2的预训练和微调文本生成模型，专为对话场景优化。在基准测试中表现优异，可与一些知名闭源模型相媲美。GPTQ版本提供多种量化参数，适配不同硬件配置，实现VRAM利用率最大化和优质推理。支持灵活下载分支供用户选择最佳量化配置。

Cadet-Tiny是一款小型对话模型，基于SODA数据集训练。它专为边缘计算设备优化，仅需2GB RAM即可运行，适用于诸如Raspberry Pi等资源受限的场景。该模型源自t5-small预训练模型，体积仅为Cosmo-3B模型的2%。通过Google Colab教程，开发者可以探索如何利用此模型进行对话生成，适合应用于对话系统和自动回复场景。

该项目是Llama-3-Chinese-8B-Instruct-v3的量化版本，专为提升对话与问答表现而设计，支持多平台使用。建议在内存充裕时使用Q6_K或Q8_0配置以达最佳效果。用户可在HF Space体验，详情与说明参见GitHub页面。

TinyLlama-1.1B-Chat经过3万亿个tokens的预训练，并在90天内优化完成。它提供API和CLI接口，采用与Llama 2相同的架构和分词器，适合内存和计算受限的环境，可以兼容多种开源项目。模型在合成数据集上的微调和与开源工具的对齐，增强了对话生成的多样性和准确性，适用于各种自然语言处理应用。

Moshi是基于bf16的Pytorch实现的实时全双工语音对话模型，支持流式语音识别与文本到语音转换，拥有低延迟，适合自然语音交互场景。