DeepSeek-R1 是一款強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）驅(qū)動(dòng)的推理模型,，解決了模型中的重復(fù)性和可讀性問(wèn)題,，引入了冷啟動(dòng)數(shù)據(jù),，進(jìn)一步優(yōu)化了推理性能。它在數(shù)學(xué),、代碼和推理任務(wù)中與 OpenAI-o1 表現(xiàn)相當(dāng),，并且通過(guò)精心設(shè)計(jì)的訓(xùn)練方法，提升了整體效果,。

DeepSeek-V3 是一款擁有 6710 億參數(shù)的混合專家（MoE）語(yǔ)言模型,，采用多頭潛在注意力（MLA）和 DeepSeekMoE 架構(gòu),，結(jié)合無(wú)輔助損失的負(fù)載平衡策略，優(yōu)化推理和訓(xùn)練效率,。

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 是基于 Qwen2.5-32B 通過(guò)知識(shí)蒸餾得到的模型。該模型使用 DeepSeek-R1 生成的 80 萬(wàn)個(gè)精選樣本進(jìn)行微調(diào),，在數(shù)學(xué),、編程和推理等多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出卓越的性能。

CosyVoice 2 是基于大語(yǔ)言模型的流式語(yǔ)音合成模型,，通過(guò)有限標(biāo)量量化（FSQ）來(lái)提升語(yǔ)音 token 的編碼本利用率,，簡(jiǎn)化了文本到語(yǔ)音的語(yǔ)言模型架構(gòu)，并開(kāi)發(fā)了支持不同合成場(chǎng)景的分塊感知因果流匹配模型,。

Fish Speech V1.5 是一款開(kāi)源文本轉(zhuǎn)語(yǔ)音（TTS）模型,，采用創(chuàng)新的 DualAR 架構(gòu),，包含雙自回歸變換器設(shè)計(jì),。它支持多種語(yǔ)言，在英文單詞錯(cuò)誤率（WER）和字符錯(cuò)誤率（CER）方面分別達(dá)到了 3.5% 和 1.2%,。

BAAI/bge-large-zh-v1.5 是一個(gè)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 個(gè) token 的輸入長(zhǎng)度，適用于各種中文自然語(yǔ)言處理任務(wù),，如文本檢索,、語(yǔ)義相似度計(jì)算等,。

GLM-4-9B-Chat 是 GLM-4 系列預(yù)訓(xùn)練模型中的開(kāi)源版本。它在語(yǔ)義,、數(shù)學(xué),、推理,、代碼和知識(shí)等多個(gè)方面表現(xiàn)出色。除支持多輪對(duì)話外,，還具備網(wǎng)頁(yè)瀏覽,、代碼執(zhí)行、自定義工具調(diào)用（Function Call）和長(zhǎng)文本推理等功能,。

SenseVoice 是一個(gè)具有多種語(yǔ)音理解能力的語(yǔ)音基礎(chǔ)模型,，包括自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別（ASR）、口語(yǔ)語(yǔ)言識(shí)別（LID）,、語(yǔ)音情感識(shí)別（SER）和音頻事件檢測(cè)（AED）,。它采用非自回歸端到端框架，具有非常低的推理延遲,。