万象大模型平台

DeepSeek-R1 是一款强化学习（RL）驱动的推理模型，解决了模型中的重复性和可读性问题，引入了冷启动数据，进一步优化了推理性能。它在数学、代码和推理任务中与 OpenAI-o1 表现相当，并且通过精心设计的训练方法，提升了整体效果。

DeepSeek-V3 是一款拥有 6710 亿参数的混合专家（MoE）语言模型，采用多头潜在注意力（MLA）和 DeepSeekMoE 架构，结合无辅助损失的负载平衡策略，优化推理和训练效率。

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 是基于 Qwen2.5-32B 通过知识蒸馏得到的模型。该模型使用 DeepSeek-R1 生成的 80 万个精选样本进行微调，在数学、编程和推理等多个领域展现出卓越的性能。

CosyVoice 2 是基于大语言模型的流式语音合成模型，通过有限标量量化（FSQ）来提升语音 token 的编码本利用率，简化了文本到语音的语言模型架构，并开发了支持不同合成场景的分块感知因果流匹配模型。

Fish Speech V1.5 是一款开源文本转语音（TTS）模型，采用创新的 DualAR 架构，包含双自回归变换器设计。它支持多种语言，在英文单词错误率（WER）和字符错误率（CER）方面分别达到了 3.5% 和 1.2%。

BAAI/bge-large-zh-v1.5 是一个大型中文文本嵌入模型，是 BGE (BAAI General Embedding) 系列的一部分。它支持最大 512 个 token 的输入长度，适用于各种中文自然语言处理任务，如文本检索、语义相似度计算等。

GLM-4-9B-Chat 是 GLM-4 系列预训练模型中的开源版本。它在语义、数学、推理、代码和知识等多个方面表现出色。除支持多轮对话外，还具备网页浏览、代码执行、自定义工具调用（Function Call）和长文本推理等功能。

SenseVoice 是一个具有多种语音理解能力的语音基础模型，包括自动语音识别（ASR）、口语语言识别（LID）、语音情感识别（SER）和音频事件检测（AED）。它采用非自回归端到端框架，具有非常低的推理延迟。