AI 模型广场

tiny Qwen2ForCausalLM 2.5 是基于阿里通义千问 Qwen2 架构的轻量化实验版本。它在保持 Qwen 系列优秀中文理解能力的同时，极大压缩了参数规模，旨在为开发者提供一个低资源消耗的测试基准。该模型非常适合用于快速验...

Qwen3.6 35B A3B NVFP4 是由 NVIDIA 提供的基于通义千问系列的优化版本。该模型采用了 NVFP4 低精度量化技术，旨在通过大幅降低显存占用，在不牺牲太多性能的前提下，提升在 NVIDIA GPU 上的推理吞吐量。对...

Llama 3.2 1B Instruct 是 Meta 推出的超轻量级指令微调模型。它最大的价值在于将强大的 Llama 家族能力下放到端侧，由于参数量仅 1B，它可以在手机、笔记本甚至低功耗嵌入式设备上流畅运行，无需依赖云端 API。对...

开源大语言模型

gpt-oss-20b 是一款基于 Apache-2.0 协议开源的轻量级大模型，参数量在 20B 级别，在性能与部署成本之间取得了较好的平衡。它旨在为开发者提供一个可私有化部署的文本生成基座，能够高效处理摘要提取、代码辅助及通用对话任务。...

Llama 3.1 8B Instruct 是 Meta 推出的轻量级高性能指令微调模型。它在保持小参数量的同时，通过大规模高质量数据训练，在逻辑推理、代码编写和多语言处理上有了显著提升。对于中国开发者而言，该模型最大的价值在于其极高的部署...

Qwen3-8B 是阿里通义千问系列的最新中量级模型。在保持 8B 参数量带来的极高推理效率的同时，它在中文语境理解、逻辑推理以及代码编写能力上有了显著提升。对于开发者而言，它非常适合部署在消费级显卡上，用于构建本地知识库、自动化工作流或作...

Qwen2.5-7B-Instruct 是阿里巴巴通义千问团队推出的新一代主力尺寸模型。它在保持 7B 轻量级参数量的同时，大幅强化了代码编写、数学推理和指令遵循能力，性能在同量级模型中处于顶尖水平。对于开发者而言，该模型非常适合部署在消费...

Qwen2.5-0.5B-Instruct 是阿里通义千问家族中极其轻量化的指令微调模型。尽管参数量仅有 0.5B，但它在保持极低推理成本的同时，具备了出色的基础对话和指令遵循能力。这款模型并非为了替代大型 LLM，而是为端侧部署和特定任务...

Qwen3-0.6B 是阿里巴巴通义千问系列中极其轻量化的文本生成模型。它主打“小而强”，在极低的参数规模下尽可能保留了核心的语言理解能力。这款模型非常适合对资源敏感的场景，比如在手机、嵌入式设备上本地部署，或者作为大型工作流中的轻量级前置...

OTel 2.0 LLM 31B IT 是一款针对可观测性（Observability）和链路追踪场景优化的指令微调模型。它在 31B 参数规模下，能够精准理解分布式系统的日志、指标和追踪数据，特别适合开发者在排查系统故障、分析性能瓶颈或自...

稀疏专家混合模型

Qwen3 32B 是通义千问系列的最新进阶型号，精准卡在“性能”与“部署成本”的黄金平衡点上。相比于轻量级模型，它在复杂逻辑推理和多语言处理上有了显著提升，而相比于超大规模模型，它对显存的要求更亲民，非常适合开发者在私有化部署时作为主力推...

Qwen3 1.7B 是阿里巴巴通义千问团队推出的轻量级语言模型。虽然参数规模小，但得益于 Qwen 系列强大的预训练语料，它在中文理解和基础逻辑上表现出色，非常适合对资源敏感的开发者。它不是为了替代超大模型，而是为了在端侧设备、边缘计算或...

Qwen2.5-1.5B-Instruct 是阿里通义千问团队推出的轻量级指令微调模型。它在极小的参数规模下，通过高质量数据训练，实现了极强的性价比，尤其在中文语境理解、基础代码编写和逻辑推理上表现出色。对于开发者而言，这款模型非常适合部署...

DeepSeek R1 是一款主打强化学习（RL）的推理模型，旨在对标 OpenAI o1。它最核心的突破在于通过大规模强化学习提升了逻辑推理、数学证明和代码编写能力，能够通过“慢思考”生成详细的思维链（CoT），让用户清晰看到模型的推理路...

Qwen3 Coder 30B A3B 是一款由阿里巴巴开源、经 Unsloth 优化量化的代码大模型。它采用了 MoE（混合专家）架构，在保持 30B 级别逻辑推理能力的同时，大幅降低了实际运行时的计算开销。对于国内开发者而言，该模型在 ...

GPT-2 是现代大语言模型的奠基之作，由 OpenAI 开源。虽然在当前 LLM 时代它已不再是性能顶端，但其轻量级的架构使其成为开发者学习 Transformer 原理、构建小型文本生成应用或在本地低功耗设备上部署的理想选择。它无需昂贵...