#工具调用

modelscope-agent

ModelScope-Agent 是一个可定制和扩展的代理框架，支持角色扮演、工具调用、规划和记忆功能。通过简单配置，可以快速实现代理应用，利用丰富的模型和工具接口，如 Dashscope、OpenAI 等。框架低耦合、高扩展性，便于开发者扩展和定制各种代理应用，适用于多种实际应用场景。

glm-4-9b-chat

GLM-4-9B-Chat是一款开源预训练模型，支持26种语言和128K上下文长度。模型在语义、数学、推理等领域表现优异，具备多轮对话、网页浏览和代码执行等功能。评测显示，GLM-4-9B-Chat在多项任务中表现出色，尤其是长文本处理和多语言能力。该模型提供详细使用说明，适合研究者和开发者使用。

internlm2-chat-20b

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。

internlm2-chat-7b-sft

InternLM2-Chat-7B-SFT是一款对话模型，具备提升的推理、数学和代码能力，支持长达200K的上下文处理，能够进行代码解释和数据分析，经RLHF训练后可处理复杂任务，展现出可靠的工具使用能力。

xLAM-8x7b-r

项目详细介绍了提升决策支持和执行用户指令的大语言模型系列。这些模型通过自主任务规划与执行，将工具调用与代理机制结合应用于多个领域。xLAM系列模型强调其在自动化工作流程方面的应用，专注于研究和离线功能的增强。提供的量化GGUF文件兼具隐私与效率，通过与Huggingface的整合，项目提供了详细的使用指南，并在多个基准测试如Berkeley Function-Calling、Webshop和ToolQuery中表现出色。

c4ai-command-r-08-2024

C4AI Command R 08-2024是一个研究发布的32亿参数语言模型，优化于多种用例如推理、总结与问答，支持多语言生成，在23种语言中训练，并在10种语言中评估。该模型具备检索增强生成能力，可基于文档片段生成带引文的响应。相关能力通过监督和偏好微调实现，提升用户体验与安全性。详情请访问Cohere For AI平台。