| ERNIE-4.0-8K |
百度自研的旗舰级超大规模⼤语⾔模型,相较ERNIE 文心一言 ERNIE Bot 教程 3.5实现了模型能力全面升级,广泛适用于各领域复杂任务场景;支持自动对接百度搜索插件,保障问答信息时效。 百度文心系列中效果最强大的⼤语⾔模型,理解、生成、逻辑、记忆能力达到业界顶尖水平。 |
| ERNIE-4.0-8K-Preview |
百度自研的旗舰级超大规模⼤语⾔模型,相较ERNIE 3.5实现了模型能力全面升级,广泛适用于各领域复杂任务场景;支持自动对接百度搜索插件,保障问答信息时效。 |
| ERNIE-4.0-8K-Latest |
ERNIE-4.0-8K-Latest相比ERNIE-4.0-8K能力全面提升,其中角色扮演能力和指令遵循能力提升较大;相较ERNIE 3.5实现了模型能力全面升级,广泛适用于各领域复杂任务场景;支持自动对接百度搜索插件,保障问答信息时效,支持5K tokens输入+2K tokens输出。 |
| ERNIE-4.0-8K-0613 |
百度自研的旗舰级超大规模⼤语⾔模型,相较ERNIE 3.5实现了模型能力全面升级,广泛适用于各领域复杂任务场景;支持自动对接百度搜索插件,保障问答信息时效,支持5K tokens输入+2K tokens输出。 |
| ERNIE-4.0-Turbo-8K |
ERNIE 4.0 Turbo是百度自研的旗舰级超大规模⼤语⾔模型,综合效果表现出色,广泛适用于各领域复杂任务场景;支持自动对接百度搜索插件,保障问答信息时效。相较于ERNIE 4.0在性能表现上更优秀。ERNIE-4.0-Turbo-8K是模型的一个版本。 |
| ERNIE-4.0-Turbo-8K-Preview |
ERNIE 4.0 Turbo是百度自研的旗舰级超大规模⼤语⾔模型,综合效果表现出色,广泛适用于各领域复杂任务场景;支持自动对接百度搜索插件,保障问答信息时效。相较于ERNIE 4.0在性能表现上更优秀。ERNIE-4.0-Turbo-8K-Preview是模型的一个版本。 |
| ERNIE-4.0-Turbo-8K-Latest |
ERNIE 4.0 Turbo是百度自研的旗舰级超大规模⼤语⾔模型,综合效果表现出色,广泛适用于各领域复杂任务场景;支持自动对接百度搜索插件,保障问答信息时效。相较于ERNIE 4.0在性能表现上更优秀。ERNIE-4.0-Turbo-8K-Latest是模型的一个版本。 |
| ERNIE-4.0-Turbo-8K-0628 |
ERNIE 4.0 Turbo是百度自研的旗舰级超大规模⼤语⾔模型,综合效果表现出色,广泛适用于各领域复杂任务场景;支持自动对接百度搜索插件,保障问答信息时效。相较于ERNIE 4.0在性能表现上更优秀。ERNIE-4.0-Turbo-8K-0628是模型的一个版本。 |
| ERNIE-4.0-Turbo-128K |
ERNIE 4.0 Turbo是百度自研的旗舰级超大规模⼤语⾔模型,综合效果表现出色,广泛适用于各领域复杂任务场景;支持自动对接百度搜索插件,保障问答信息时效。相较于ERNIE 4.0在性能表现上更优秀。ERNIE-4.0-Turbo-128K是模型的一个版本。 |
| ERNIE-3.5-8K |
百度自研的旗舰级大规模⼤语⾔模型,覆盖海量中英文语料,具有强大的通用能力,可满足绝大部分对话问答、创作生成、插件应用场景要求;支持自动对接百度搜索插件,保障问答信息时效。 |
| ERNIE-3.5-8K-Preview |
百度自研的旗舰级大规模⼤语⾔模型,覆盖海量中英文语料,具有强大的通用能力,可满足绝大部分对话问答、创作生成、插件应用场景要求;支持自动对接百度搜索插件,保障问答信息时效。此版本为ERNIE-3.5-8K模型的预览版本,指向最新版本模型。 |
| ERNIE-3.5-128K |
ERNIE 3.5是百度自研的旗舰级大规模⼤语⾔模型,覆盖海量中英文语料,具有强大的通用能力,可满足绝大部分对话问答、创作生成、插件应用场景要求;支持自动对接百度搜索插件,保障问答信息时效。ERNIE-3.5-128K是模型的一个版本,2024年5月16日发布,提升上下文窗口长度至128K。 |
| ERNIE-3.5-128K-Preview |
ERNIE 3.5是百度自研的旗舰级大规模⼤语⾔模型,覆盖海量中英文语料,具有强大的通用能力,可满足绝大部分对话问答、创作生成、插件应用场景要求;支持自动对接百度搜索插件,保障问答信息时效。ERNIE-3.5-128K-Preview是模型的预览版本。 |
| ERNIE-3.5-8K-0613 |
百度自研的旗舰级大规模⼤语⾔模型,覆盖海量中英文语料,具有强大的通用能力,可满足绝大部分对话问答、创作生成、插件应用场景要求;支持自动对接百度搜索插件,保障问答信息时效。2024年6月13日发布版本,该模型版本在信息处理、代码能力、知识问答、多轮会话等均有提升。 |
| ERNIE-3.5-8K-0701 |
百度自研的旗舰级大规模⼤语⾔模型,覆盖海量中英文语料,具有强大的通用能力,可满足绝大部分对话问答、创作生成、插件应用场景要求;支持自动对接百度搜索插件,保障问答信息时效。2024年7月1日发布版本,能力全面升级,尤其数学计算、逻辑推理能力提升显著。 |
| ERNIE-Speed-Pro-128K |
百度2024年最新发布的自研高性能大语言模型,通用能力优异,适合作为基座模型进行精调,更好地处理特定场景问题,同时具备极佳的推理性能。2024年8月30日发布的初始版本,支持128K上下文长度,效果比ERNIE-Speed-128K更优。 |
| ERNIE-Speed-8K |
百度2024年最新发布的自研高性能大语言模型,通用能力优异,适合作为基座模型进行精调,更好地处理特定场景问题,同时具备极佳的推理性能。2024年2月5日发布的初始版本,支持8K上下文长度。 |
| ERNIE-Speed-128K |
百度2024年最新发布的自研高性能大语言模型,通用能力优异,适合作为基座模型进行精调,更好地处理特定场景问题,同时具备极佳的推理性能。2024年3月14日发布版本,提升上下文窗口长度至128K。 |
| ERNIE-Character-8K |
百度自研的垂直场景大语言模型,适合游戏NPC、客服对话、对话角色扮演等应用场景,人设风格更为鲜明、一致,指令遵循能力更强,推理性能更优。 |
| ERNIE-Character-Fiction-8K |
百度自研的垂直场景大语言模型,适合游戏NPC、客服对话、对话角色扮演等应用场景,人设风格更为鲜明、一致,指令遵循能力更强,推理性能更优。 |
| ERNIE-Character-Fiction-8K-Preview |
百度自研的垂直场景大语言模型,适合游戏NPC、客服对话、对话角色扮演等应用场景,人设风格更为鲜明、一致,指令遵循能力更强,推理性能更优。ERNIE-Character-Fiction-8K-Preview是2024年10月28日发布的版本,在深度扮演能力、剧情创意度等方面能力得到增强,场景更加丰富。 |
| ERNIE-Lite-8K |
百度自研的轻量级大语言模型,兼顾优异的模型效果与推理性能,适合低算力AI加速卡推理使用。 |
| ERNIE-Lite-8K-0725 |
百度自研的轻量级大语言模型,兼顾优异的模型效果与推理性能,适合低算力AI加速卡推理使用。该模型版本是2023年7月25日发布版本,新增推理超参数,提升上下文窗口长度至8K |
| ERNIE-Lite-4K-0704 |
百度自研的轻量级大语言模型,兼顾优异的模型效果与推理性能,适合低算力AI加速卡推理使用。该模型版本是2023年7月4日发布版本,优化推理效果,修复部分问题,支持4K上下文长度。 |
| ERNIE-Lite-4K-0516 |
百度自研的轻量级大语言模型,兼顾优异的模型效果与推理性能,适合低算力AI加速卡推理使用。该模型版本是2023年5月16日发布的初始版本,支持4K上下文长度。 |
| ERNIE-Lite-128K-0419 |
百度自研的轻量级大语言模型,兼顾优异的模型效果与推理性能,适合低算力AI加速卡推理使用。该模型版本是2024年4月19日发布版本,优化模型效果,支持128K上下文长度。 |
| ERNIE-Lite-128K-0722 |
百度自研的轻量级大语言模型,兼顾优异的模型效果与推理性能,适合低算力AI加速卡推理使用。2024年7月22日发布版本,支持128K上下文长度。 |
| ERNIE-Lite-Pro-128K |
百度自研的轻量级大语言模型,效果比ERNIE Lite更优,兼顾优异的模型效果与推理性能,适合低算力AI加速卡推理使用。该版本优化模型效果,支持128K上下文长度,效果比ERNIE-Lite-128K更优。 |
| ERNIE-Functions-8K-0321 |
百度自研的垂直场景大语言模型,适合对话问答中的外部工具使用和业务函数调用场景,结构化回答合成能力更强、输出格式更稳定,推理性能更优。 |
| ERNIE-Tiny-8K |
百度自研的超高性能大语言模型,部署与精调成本在文心系列模型中最低。 |
| ERNIE-Tiny-128K-0929 |
百度自研的超高性能大语言模型,部署与精调成本在文心系列模型中最低。ERNIE-Tiny-128k-0929是2024年9月29日发布的版本,支持128K上下文长度。 |
| ERNIE-Novel-8K |
百度自研通用大语言模型,在小说续写能力上有明显优势,也可用在短剧、电影等场景。2024年8月2日首次发布的版本,百度自研通用大语言模型,在小说续写能力上有明显优势,也可用在短剧、电影等场景。 |
| Qianfan-Agent-Speed-8K |
千帆自研Agent专用版模型,针对企业级大模型应用进行了专门的指令调优,在问答场景、智能体相关场景可以获得同等规模模型下更好的效果。2024年11月21日发布的版本,支持8K上下文长度。 |
| Qianfan-Agent-Speed-32K |
Qianfan Agent是百度自研Agent专用版模型,针对企业级大模型应用进行了专门的指令调优,在问答场景、智能体相关场景可以获得同等规模模型下更好的效果。2025年1月2号发布的版本,支持32K上下文长度。 |
| Qianfan-Agent-Lite-8K |
千帆自研Agent专用版模型,针对企业级大模型应用进行了专门的指令调优,在问答场景、智能体相关场景可以获得同等规模模型下更好的效果。2024年11月21日发布的版本,支持8K上下文长度。 |
| Gemma-2B-it |
Google 开发的一系列轻量级、尖端的开源文本生成模型,采用与 Gemini 模型相同的技术构建,适合用于各种文本生成任务,能够在资源量较小的端侧设备部署。该版本为20亿参数的指令微调版本。 |
| Mistral-7B-Instruct |
由Mistral AI研发并开源的7B参数大语言模型,具备强大的推理性能和效果,对硬件需求更少、在各项评测基准中超越同规模模型。该版本为Mistral-7B-v0.1基础上的微调版本。 |
| Meta-Llama-3-8B-Instruct |
Meta-Llama-3-8B是Meta AI于2024年4月18日发布的Meta Llama 3系列8B参数大语言模型,擅长语言细微差别、上下文理解、代码生成以及翻译和对话生成等复杂任务。Meta-Llama-3-8B-Instruct是8B参数的指令微调版本,适用于对话场景,在常见行业基准上优于许多可用的开源聊天模型。 |
| Meta-Llama-3-70B-Instruct |
Meta-Llama-3-70B是Meta AI于2024年4月18日发布的Meta Llama 3系列70B参数大语言模型,擅长语言细微差别、上下文理解、代码生成以及翻译和对话生成等复杂任务。Meta-Llama-3-70B-Instruct是70B参数的指令微调版本,适用于对话场景,在理解语言细节、上下文和执行复杂任务上表现更佳。 |
| Qianfan-Chinese-Llama-2-7B-32K |
千帆ModelBuilder团队在Qianfan-Chinese-Llama-2-7B基础上的增强版本,支持32K上下文。 |
| Qianfan-Chinese-Llama-2-13B-v2 |
千帆ModelBuilder团队基于Llama2架构开发的130亿参数预训练大语言模型,在1T+ tokens的高质量自有语料上从零开始训练,支持中英双语,上下文窗口长度为4K。推理效果整体优于同参数量级开源模型。 |
| Qianfan-Chinese-Llama-2-13B-v1 |
千帆ModelBuilder团队在Llama-2-13b基础上的中文增强版本,在CMMLU、C-EVAL等中文数据集上表现优异。 |
| Qianfan-Llama-2-70B-compressed |
千帆ModelBuilder团队在Llama-2-70B基础上的压缩版本,融合量化、稀疏化、算子优化等压缩加速技术,大幅降低模型推理资源占用。 |
| Linly-Chinese-LLaMA-2-7B |
由深圳大学CV研究所Linly项目进行中文增强训练的Llama-2 7b参数版本。 |
| Linly-Chinese-LLaMA-2-13B |
由深圳大学CV研究所Linly项目进行中文增强训练的Llama-2 13b参数版本。 |
| Qianfan-Chinese-Llama-2-1.3B |
由千帆ModelBuilder团队基于Llama2架构开发的13亿参数预训练大语言模型,在1T+ tokens的高质量自有语料上从零开始训练,支持中英双语,上下文窗口长度为4K。推理效果整体优于同参数量级开源模型。 |
| ChatGLM3-6B-32K |
智谱AI与清华KEG实验室发布的中英双语对话模型,在ChatGLM3-6B的基础上进一步强化了对于长文本的理解能力,能够更好的处理最多32K长度的上下文。 |
| ChatGLM3-6B |
智谱AI与清华KEG实验室发布的中英双语对话模型,相比前两代,具备更强大的基础模型,同时原生支持工具调用(Function Call)、代码执行(Code Interpreter)和 Agent 任务等复杂场景。 |
| ChatGLM2-6B |
智谱AI与清华KEG实验室发布的中英双语对话模型,具备强大的推理性能、效果、较低的部署门槛及更长的上下文,在MMLU、CEval等数据集上相比初代有大幅的性能提升。 |
| ChatGLM2-6B-INT4 |
在ChatGLM2-6B的基础上进行INT4 量化,6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。 |
| Baichuan2-7B-Chat |
是百川智能推出的新一代开源大语言模型,采用2.6万亿Tokens的高质量语料训练,在权威的中文和英文 benchmark 上均取得同尺寸领先的效果。该版本为70亿参数规模的Chat版本。 |
| Baichuan2-13B-Chat |
Baichuan 2 是百川智能推出的新一代开源大语言模型,采用2.6万亿Tokens的高质量语料训练,在权威的中文和英文 benchmark 上均取得同尺寸领先的效果。该版本为130亿参数规模的Chat版本。 |
| XVERSE-13B-Chat |
XVERSE-13B-Chat是由深圳元象科技自主研发的支持多语言的大语言模型,支持8k上下文、40多种语言,具备训练效率高、稳定性强、算力利用率高等特点。该版本为130亿参数规模的Chat版本。 |
| DISC-MedLLM |
DISC-MedLLM是一个专门针对医疗健康对话式场景而设计的医疗领域大模型,由复旦大学数据智能与社会计算实验室 (Fudan-DISC)开发并开源。 |
| Falcon-7B |
由TII研发、在精选语料库增强的1500B tokens上进行训练。由OpenBuddy调优并开源,提升了处理复杂对话任务的能力与表现。 |
| Falcon-40B-Instruct |
由TII研发的仅使用解码器的模型,并在Baize的混合数据集上进行微调,具备优异的推理效果。 |
| RWKV-4-World |
由香港大学物理系校友彭博研发并开源,结合了Transformer与RNN的优点,具备优秀的推理性能与效果。RWKV-4-World在100多种语言上进行训练,具备优秀的英语零样本与上下文学习能力。 |
| RWKV-4-pile-14B |
由香港大学物理系校友彭博研发并开源,结合了Transformer与RNN的优点,具备优秀的推理性能与效果。RWKV-4-pile-14B为在 Pile 数据集上训练的 L40-D5120 因果语言模型。 |
| RWKV-Raven-14B |
由香港大学物理系校友彭博研发并开源,结合了Transformer与RNN的优点,具备优秀的推理性能与效果。RWKV-Raven-14B为在Pile数据集上训练,并在Alpaca、CodeAlpaca等上进行微调的Chat版本。 |
| OpenLLaMA-7B |
在Meta AI研发的Llama模型基础上,OpenBuddy进行调优,涵盖了更广泛的词汇、通用字符与token嵌入,具备与Llama相当的性能与推理效果。 |
| Dolly-12B |
由Databricks训练的指令遵循大语言模型。基于pythia-12b,由InstructGPT论文的能力域中生成的约15k指令/响应微调记录训练。 |
| MPT-7B-Instruct |
MPT-7B-Instruct是一种短格式指令遵循模型,由MosaicML研发,基于MPT-7B模型在Databricks Dolly-15k、HH-RLHF数据集上调优的版本,采用经过修改的仅使用解码器的transformer架构。 |
| MPT-30B-instruct |
MPT-30M-Instruct是一种短格式指令遵循模型,由MosaicML研发,基于MPT-7B模型在更为丰富的数据集上调优的版本,采用经过修改的仅使用解码器的transformer架构。 |
| OA-Pythia-12B-SFT-4 |
基于Pythia12B,Open-Assistant项目的第4次SFT迭代模型。该模型在收集的人类反馈的对话数据上进行微调。 |
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