预训练模型

该平台是一个专注于AI预训练模型的资源平台，整合了大量不同类型、规模和应用场景的预训练模型。其重要性在于为AI开发者和研究人员提供了便捷的模型获取渠道，降低了模型开发的门槛。主要优点包括模型分类细致、多维度筛选功能强大、信息展示详细且提供智能推荐。产品背景是随着AI技术的发展，对预训练模型的需求日益增长，平台应运而生。平台主要定位为AI模型资源平台，部分模型免费商用，部分可能需要付费，具体价格因模型而异。

BERT是一种用于自然语言处理的先进预训练模型，通过学习上下文关系，提供准确的语言表示，可应用于问答系统和情感分析等多个领域。

Qwen2.5-Coder系列是基于Qwen2.5架构的代码特定模型，包括Qwen2.5-Coder-1.5B和Qwen2.5-Coder-7B两个模型。这些模型在超过5.5万亿个token的大规模语料库上继续预训练，并通过精细的数据清洗、可扩展的合成数据生成和平衡的数据混合，展现出令人印象深刻的代码生成能力，同时保持了通用性。Qwen2.5-Coder在包括代码生成、补全、推理和修复在内的多种代码相关任务上取得了超过10个基准测试的最新性能，并且一致性地超越了同等大小的更大模型。该系列的发布不仅推动了代码智能研究的边界，而且通过其许可授权，鼓励开发者在现实世界的应用中更广泛地采用。

零一万物-AI2.0大模型技术和应用的全球公司（01.AI）提供卓越性能的Yi-34B预训练模型，具有高性能、成本效益和开放性，适用于自然语言处理、语音识别和图像处理等多个应用场景。

Qwen2.5-Coder-3B是Qwen2.5-Coder系列中的一个大型语言模型，专注于代码生成、推理和修复。基于强大的Qwen2.5，该模型通过增加训练令牌至5.5万亿，包括源代码、文本代码基础、合成数据等，实现了在代码生成、推理和修复方面的显著改进。Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码大型语言模型，其编码能力与GPT-4o相匹配。此外，Qwen2.5-Coder-3B还为现实世界的应用提供了更全面的基础，如代码代理，不仅增强了编码能力，还保持了在数学和通用能力方面的优势。

Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列，专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5，通过扩展训练令牌到5.5万亿，包括源代码、文本代码基础、合成数据等，Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码LLM，其编码能力与GPT-4o相匹配。该模型不仅增强了编码能力，还保持了在数学和通用能力方面的优势，为实际应用如代码代理提供了更全面的基础。

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-GPTQ-Int4是基于Qwen2.5的代码生成大型语言模型，具有32.5亿参数量，支持长文本处理，最大支持128K tokens。该模型在代码生成、代码推理和代码修复方面有显著提升，是当前开源代码语言模型中的佼佼者。它不仅增强了编码能力，还保持了在数学和通用能力方面的优势。

MPNet是一种用于语言理解任务的预训练模型，通过解决BERT和XLNet中的问题，提高了准确性。

ModernBERT-base是一个现代化的双向编码器Transformer模型，预训练于2万亿英文和代码数据，原生支持长达8192个token的上下文。该模型采用了Rotary Positional Embeddings (RoPE)、Local-Global Alternating Attention和Unpadding等最新架构改进，使其在长文本处理任务中表现出色。ModernBERT-base适用于需要处理长文档的任务，如检索、分类和大型语料库中的语义搜索。模型训练数据主要为英文和代码，因此可能在其他语言上的表现会有所降低。

Aria-Base-64K是Aria系列的基础模型之一，专为研究目的和继续训练而设计。该模型在长文本预训练阶段后形成，经过33B个token（21B多模态，12B语言，69%为长文本）的训练。它适合于长视频问答数据集或长文档问答数据集的继续预训练或微调，即使在资源有限的情况下，也可以通过短指令调优数据集进行后训练，并转移到长文本问答场景。该模型能够理解多达250张高分辨率图像或多达500张中等分辨率图像，并在语言和多模态场景中保持强大的基础性能。

allenai/olmo-mix-1124数据集是由Hugging Face提供的一个大规模多模态预训练数据集，主要用于训练和优化自然语言处理模型。该数据集包含了大量的文本信息，覆盖了多种语言，并且可以用于各种文本生成任务。它的重要性在于提供了一个丰富的资源，使得研究人员和开发者能够训练出更加精准和高效的语言模型，进而推动自然语言处理技术的发展。

SynCamMaster是一种先进的视频生成技术，它能够从多样化的视角同步生成多摄像机视频。这项技术通过预训练的文本到视频模型，增强了视频内容在不同视角下的动态一致性，对于虚拟拍摄等应用场景具有重要意义。该技术的主要优点包括能够处理开放世界视频的任意视角生成，整合6自由度摄像机姿态，并设计了一种渐进式训练方案，利用多摄像机图像和单目视频作为补充，显著提升了模型性能。

Aya Expanse是一个具有高级多语言能力的开放权重研究模型。它专注于将高性能的预训练模型与Cohere For AI一年的研究成果相结合，包括数据套利、多语言偏好训练、安全调整和模型合并。该模型是一个强大的多语言大型语言模型，服务于23种语言，包括阿拉伯语、中文（简体和繁体）、捷克语、荷兰语、英语、法语、德语、希腊语、希伯来语、印地语、印尼语、意大利语、日语、韩语、波斯语、波兰语、葡萄牙语、罗马尼亚语、俄语、西班牙语、土耳其语、乌克兰语和越南语。