Yi-1.5-9B-32K

中型开源模型性能显著提升

编程性能 Github 算术推理开源项目语言理解 Yi-1.5 Huggingface 开源模型模型

Yi-1.5-9B-32K作为中型开源模型，以其在语言理解、推理及阅读理解上的出色表现而著称。经过3.6T预训练和多样化微调，其在编码、数学和指令遵循能力上较前版有大幅提升，适合需要高效开源AI解决方案的用户。

Yi-34B-Chat - 基于3T级语料训练的高性能开源双语大模型

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Yi-34B-Chat是一个由01.AI开发的开源大语言模型，基于3T级多语言语料训练。模型在AlpacaEval评测中的表现仅次于GPT-4 Turbo，在语言理解、推理和阅读理解等方面展现出优秀能力。经过英文和中文双语评测，其性能超越了Falcon-180B、Llama-70B等主流开源模型。

Yi-Coder-9B - 涵盖52种编程语言的高效代码生成模型

GithubHuggingfaceYi-Coder代码性能开源模型开源项目文本生成模型编程语言

Yi-Coder系列拥有高效的代码生成能力，支持52种编程语言，尤其在长文本上下文使用表现出色，最多128K tokens。Yi-Coder-9B-Chat在LiveCodeBench中达23%通过率，适用于代码生成与智能交互。详情参见Yi-Coder博客和README。

Yi-1.5-6B-Chat-GGUF - 多精度量化的高效中文对话模型

GGUFGithubHuggingfaceYi-1.5-6B-Chat对话系统开源项目文本生成模型量化模型

Yi-1.5-6B-Chat-GGUF是01-ai开发的中文大语言模型Yi-1.5-6B-Chat的GGUF格式量化版本。该模型支持2-bit至8-bit的多种量化精度，适用于文本生成和对话任务。兼容多种GGUF格式推理框架，如llama.cpp、LM Studio等，可在CPU或GPU上高效运行。Yi-1.5-6B-Chat-GGUF为开发者和研究者提供了一个性能优异的中文语言模型选项，在保持模型能力的同时大幅降低了硬件需求。

Yi-Coder-9B-Chat - 支持长文本上下文理解的多语言编程模型

GithubHuggingfaceYi-Coder代码生成开源开源项目模型编程语言高效

Yi-Coder-9B-Chat是一个开源的代码语言模型，拥有不到10亿个参数，具备优异的表现。它支持包括Python、Java在内的52种主要编程语言，最大上下文长度可达128K tokens。该模型在LiveCodeBench评测中取得了23%的通过率，超越了一些更大参数模型。Yi-Coder-9B-Chat可以通过transformers库进行快速推理，适用于多场景的文本生成。该项目提供详尽的技术文档和支持，便于开发者上手使用。

Qwen2-1.5B - 优秀性能和多语言能力的开源大语言模型

GithubHuggingfaceQwen2多语言能力大语言模型开源项目性能评估模型自然语言处理

Qwen2-1.5B是一款开源大语言模型，具有1.3B非嵌入参数。它在自然语言理解、生成、多语言处理、编程、数学和推理等领域表现优异。该模型在MMLU、GSM8K等多项基准测试中取得了优秀成绩，展现了较强的多语言能力。Qwen2-1.5B采用改进的Transformer架构，为进一步微调和应用奠定了基础。

Baichuan-13B - 包含130亿参数和出色Benchmark性能的大规模开源语言模型

Baichuan-13BGithub对齐模型开源模型开源项目百川智能量化版本

Baichuan-13B是一个包含130亿参数的开源模型，支持中英双语，并在多项Benchmark测试中表现优异。它具有更大的参数量和数据规模，更高效的推理能力，且完全免费商业使用。通过简单的代码即可部署，量化版本大大降低了部署门槛，广泛适用于学术研究和商业应用。

Infinity-Instruct-3M-0625-Yi-1.5-9B - 大规模指令调优模型无需人类反馈的创新

GithubHuggingfaceInfinity Instruct北京智源人工智能研究院开源项目无强化学习模型模型训练深度学习

Infinity-Instruct-3M-0625-Yi-1.5-9B是一个开放源码的指导调优模型，不依赖于人类反馈强化学习。模型通过在Infinity-Instruct-3M上的微调展现了优异的性能，特别是在AlpacaEval 2.0和MT-Bench评估中表现突出。近期发布的InfInstruct-Mistral-7B 0625等模型权重优化了训练效率。借助FlagScale等创新训练技术，该模型大幅降低了训练成本，擅长处理数学和代码指令，并具备强大的聊天功能。该模型仅限于学术研究使用，不适用于商业用途。

Yi-Ko-6B - 多语言大规模自动回归模型优化文本生成性能

GithubHuggingfaceYi-Ko-6B参数开源项目文本生成模型自回归模型语言模型

Yi-Ko-6B项目通过引入韩语和英语语料库，以及扩展词汇，实现对预训练模型的增强。该模型基于Llama-2优化的transformer架构，并拥有6亿参数，专注于文本生成任务。在AI2 Reasoning Challenge、HellaSwag和MMLU等多项基准测试中，模型展现了突出的多语言处理能力。此外，它还能高效执行韩语句子的词分段与生成。

phi-1_5 - 13亿参数的语言模型展现卓越性能

GithubHuggingfacePhi-1.5Transformer人工智能开源项目模型自然语言处理语言模型

Phi-1.5是微软开发的13亿参数Transformer语言模型，在10亿参数以下模型中展现近乎最先进的性能。它未经指令微调，主要用于研究语言模型的安全性和改进。该模型支持多种任务，包括文本生成和代码编写，适用于问答、聊天和编程场景。然而，用户应注意其输出可能存在偏见或不准确，仅供研究参考。

Qwen2.5-32B-Instruct-AWQ - 支持128K长文本的多语言量化大模型

GithubHuggingfaceQwen2.5人工智能多语言处理大语言模型开源项目模型量化模型

Qwen2.5-32B指令微调模型经AWQ量化后参数量达32.5B，显著增强了编程和数学计算能力。模型支持29种语言交互，可处理128K tokens长文本，具备结构化数据理解和JSON生成等核心功能。基于transformers架构开发，通过量化技术实现高效部署，适用于大规模AI应用场景。

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