数据集
206 个数据集
热门分类：
MYZY-AI/Muyan-TTS
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Muyan-TTS是一个面向播客应用的可训练文本转语音模型。它在超过10万小时的播客音频数据上进行了预训练，支持零样本高质量语音合成，并能通过短短几分钟的目标语音实现说话人自适应，从而灵活地定制个性化声音。
CoreCognition 是一个面向多模态大语言模型的核心知识基准数据集，源于发展认知科学中的12项基本能力。它包含1,423个多模态样本和80个概念挑战问题，涉及对象持久性、空间推理、计数等人类直觉中固有的核心能力，旨在评估模型在基础认知任务上的表现。
这个数据集包含多个AI模型在价值冲突场景下的响应，以及不同评判模型对合规性的评估。数据分为三个主要子集：默认子集提供六个精选的分歧场景，涵盖各模型间的高分歧情况；完整子集包含全部超过41万条场景；评判评估子集则收录了约1.5万条由三个评判模型对部分模型响应做出的合规性判断。每个样本都记录了查询文本、多个模型的响应及其在各价值维度上的立场分数，适合用于分析模型在价值权衡中的表现。
ByteDance/Q-Insight
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Q-Insight 是一个专注于图像质量理解的视觉语言模型，通过视觉强化学习进行训练。它基于 Qwen2.5-VL-7B-Instruct 进行微调，采用 Apache-2.0 开源协议。该模型主要面向图像质量评估（IQA）、视频质量评估（VQA）以及 AIGC 内容的理解任务。
EduBench是一个面向教育场景的综合性评估基准数据集，专门用于衡量大语言模型在多样化教学任务中的表现。它覆盖了学生和教师两大视角，共包含十个子任务，如问答、纠错、情感支持、自动出题、评分与教案生成等。数据以JSONL格式提供，每条记录包含任务元信息、输入提示词，以及多个主流大模型的预测结果，便于研究者进行对比分析。
BAAI/Video-XL-2
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Video-XL-2 是一个支持视频与文本交互的多模态模型，能够根据视频内容回答用户的问题。它针对长视频场景提供了两种效率优化策略：基于分块的预填充（chunk-based prefill）和双层 KV 缓存解码（bi-level kvs decoding），可以有效降低显存占用和响应延迟，适合处理较长视频的推理任务。
inclusionAI/Ring-1T
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Ring-1T 是一个万亿参数级别的开源思考模型，采用 Ling 2.0 架构，总参数量达 1 万亿，激活参数为 500 亿，支持最长 128K 的上下文窗口。该模型通过大规模可验证奖励强化学习（RLVR）训练，显著提升了自然语言推理能力，并经过 RLHF 优化使通用能力更加均衡，在数学竞赛、代码生成和逻辑推理等挑战性基准上表现领先。
这是一个基于 Qwen3-VL-8B-Thinking 的 8 位量化模型，支持图像到文本的生成任务，例如描述图片内容。模型采用 MLX 格式，方便在 Apple 设备上高效运行。
这是一个用于训练推理模型的数据集，包含可验证的数学和编程任务。数据集共有约28.5万条训练样本，每条样本包含问题ID、任务类型、提示文本、验证信息以及一个参考模型的解答率等字段。
这是一个基于 Qwen3-30B-A3B 的 GGUF 格式量化模型，支持 128K 上下文长度，采用 Unsloth Dynamic 2.0 量化技术，在保持较高精度的同时优化了运行效率。该模型可在 llama.cpp、Ollama 等框架中直接使用，并支持通过 `/think` 和 `/no_think` 指令在推理过程中切换模型的思考模式，方便多轮对话中的灵活控制。
LLaDA2.0-flash-preview 是一个基于扩散技术的语言模型，采用混合专家（MoE）架构，总参数量达1000亿，但推理时仅激活约61亿参数，显著降低了计算成本。它在代码生成、复杂数学推理以及工具调用等任务上表现突出，并在多个基准测试中展现出与同类开源模型相比更优的性能。该模型支持指令微调，适用于实际应用场景，未来还将通过强化学习进一步提升推理能力。
High_Dimensional_Time_Series 是多变量时间序列预测数据集，包含 M5、伦敦智能电表、Wikipedia 流量、全球温度和风速等序列配置。
这是一个开放的数据集，包含中英文响应语音数据，采用 Apache 2.0 许可证。数据文件以 JSONL 和压缩包格式提供，支持下载后合并与提取，适合用于语音相关任务的研究与开发。
Ling-flash-2.0 是一款基于 MoE 架构的开源语言模型，总参数量达 100B，但每次推理仅激活约 6.1B 参数（非嵌入部分 4.8B），实现了高效计算与卓越性能的平衡。该模型在 20T+ tokens 的高质量数据上训练，并经过监督微调与多阶段强化学习优化，在复杂推理、数学、代码生成和前端开发等任务中表现出色，尤其以极小的激活参数达到了与 40B 稠密模型相当的水平。推理速度上，在 H20 硬件上可达 200+ tokens/s，并支持 128K 上下文长度，兼具高吞吐与长序列处理能力。
XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash
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MiMo-V2-Flash 是面向文本生成与推理的大语言模型资源，镜像包含模型权重、配置和推理代码等文件，不属于可按行读取的传统数据集。
LongCat-Video-Avatar 是一个统一的模型，能够根据音频驱动生成富有表现力和高度动态的角色动画。它支持多种生成模式，包括音频-文本生成视频、音频-文本-图像生成视频，以及视频延续，并且兼容单流和多流音频输入。该模型通过解耦无条件引导实现自然的人体动态，采用参考跳跃注意力避免内容重复，并利用跨块潜在拼接减少长序列中的像素退化。
microsoft/TRELLIS.2-4B
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TRELLIS.2-4B 是一个面向图像到 3D 生成的大规模模型，拥有 40 亿参数。它基于一种名为 O-Voxel 的新型稀疏体素结构，能够直接从单张图像重建或生成任意拓扑的 3D 资产，并带有完整的物理渲染（PBR）材质，包括透明与半透明效果。该模型支持最高 1536³ 分辨率的高质量输出，并采用流匹配变换器架构，生成速度快、潜空间紧凑。
OmniThoughtV是一个大规模多模态长思维链数据集，经过精心筛选后包含约50万条高质量样本。该数据集专注于提升模型的逐步推理能力，在视觉问答、数学推理等复杂任务上表现突出。通过微调，可以显著增强小模型的推理性能，使其在多个视觉理解与推理基准上取得更好的效果。
cloudcatcher2/VCBench
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VCBench 是一个标准化的视觉语言模型评估框架，专注于数学领域的问答任务。该数据集提供了标准评估和 GPT 辅助评估两种方式，帮助用户衡量模型在单选题和自然语言回答上的表现。评估脚本会输出整体准确率以及按问题类型细分的准确率，方便用户深入分析模型能力。
LIFEBench是一个专门用于评估大语言模型遵循长度指令能力的综合基准数据集。它包含英文和中文两种语言，覆盖问答、摘要、文本生成等多种任务，长度约束范围从16个单词到8192个单词不等。数据集提供了多个子集（如主集、标签集、精简集和重构集），方便不同场景下的评估。通过分析多个主流模型，该数据集发现大多数模型在短长度指令上表现良好，但超过一定长度后性能急剧下降，揭示了当前大语言模型在长度遵循方面的根本性局限。