DeepSeek-V2-Lite-Chat

单卡40G部署的轻量级混合专家语言模型

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DeepSeek-V2-Lite采用MLA注意力机制和DeepSeekMoE架构，是一款轻量级混合专家模型。模型总参数量16B，激活参数2.4B，仅需单张40G显卡即可部署。模型支持32k上下文长度，在MMLU、C-Eval等英中文基准测试中表现优异，提供基础和对话两个版本。

文档

Llama-2-7b-chat-hf - Meta开发的70亿参数对话语言模型

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Llama-2-7b-chat-hf是Meta开发的大型语言模型,专为对话场景优化。该模型拥有70亿参数,采用优化的Transformer架构,通过监督微调和人类反馈强化学习提高了效果。它适用于助手式聊天等自然语言生成任务,在多项基准测试中表现出色,有用性和安全性可与部分闭源模型相媲美。

SeaLLMs-v3-7B-Chat - 多语言大语言模型，专注提升东南亚文化信任与对话安全性

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SeaLLMs-v3-7B-Chat是针对东南亚多语言优化的大型语言模型，具备先进的数学推理和翻译功能。经过精细调优，它能够有效减少幻觉现象，提升安全性，特别适合处理涉及文化背景的查询。该模型支持多种东南亚语言，便于在各类应用中实现可靠表现。经评估显示，该模型在多项任务上表现出色，适用于需要精确计算的场合。

Baichuan2-13B-Chat - 强大的开源大语言模型支持中英双语

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Baichuan2-13B-Chat是百川智能推出的新一代开源大语言模型，由2.6万亿高质量语料训练而成。该模型在中英文基准测试中表现优异，尤其在数学逻辑推理和复杂指令理解方面有显著提升。模型提供Base和Chat两个版本，以及4位量化版本，可用于学术研究和商业应用。Baichuan2-13B-Chat为自然语言处理领域提供了强大的工具。

Qwen1.5-7B-Chat - 基于Transformer架构的多语言语言模型支持32K上下文

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Qwen1.5-7B-Chat是Qwen2的beta版本，采用Transformer架构的仅解码器语言模型。相比前代版本，新增了8种规模的模型选择，优化了聊天模型性能，增加了多语言支持，实现了32K上下文长度。模型经过大规模数据预训练，结合监督微调和直接偏好优化完成训练。

Llama3-8B-Chinese-Chat - 多功能中英文指令语言模型

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Llama3-8B-Chinese-Chat基于Meta-Llama-3-8B-Instruct模型，针对中英文用户进行指令调优，提供角色扮演和工具使用功能。其最新的v2.1版本通过扩大数据集，提升数学运算和角色扮演能力，同时减少中英文混杂的回复。项目提供详细的使用指南，适用于多种使用场景，是学习和应用高级自然语言处理技术的优秀工具。

internlm2-chat-7b-sft - 提供超长上下文支持和多功能工具的对话模型

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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。

Llama3-Chinese-Chat - 基于Llama 3的中英双语优化大语言模型

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Llama3-Chinese-Chat项目基于Meta-Llama-3-8B-Instruct模型开发，采用ORPO方法优化训练，大幅提升中英双语交互能力。该模型具备角色扮演、工具使用等功能，提供多种版本选择。最新v2.1版本在数学、角色扮演和函数调用方面性能显著提升，训练数据集扩充至10万对。项目同时提供Ollama模型和量化版本，便于快速部署使用。

TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-llamafile - 紧凑型1.1B Llama Chat模型，适用于多种计算需求

GPUGithubHuggingfaceTinyLlama对话模型开源项目模型量化预训练

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。

cogvlm2-llama3-chat-19B-int4 - 不同场景应用的高性能多语言文本生成模型

CogVLM2GPU内存需求GithubHuggingface中英文支持图像分辨率基准测试开源项目模型

CogVLM2是一种先进的多语言文本生成模型，在多项基准测试中表现优异，如TextVQA和DocVQA。支持高达8K的文本长度和1344x1344的图像分辨率，并能在ZhipuAI开放平台上进行体验。该模型拥有高效的设计，占用较低的GPU内存，需在Linux系统下的Nvidia显卡上运行，适用于多语言环境中的各种场景。

openchat-3.5-1210 - 7B参数规模开源语言模型在多项测试中超越大规模商业模型

GithubHuggingfaceOpenChat人工智能大语言模型开源项目性能评估模型

OpenChat-3.5-1210在Mistral-7B基础上采用C-RLFT技术开发，通过多样化数据训练实现性能突破。模型在编程、对话和数学推理等多个领域展现出色表现，基准测试成绩优于部分大规模商业模型。此外，模型还配备评估反馈功能，支持多种应用场景。作为参数规模仅7B的开源模型，OpenChat-3.5-1210体现了小型模型的巨大潜力。

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