数据集
223 个数据集
热门分类：
VeriWeb 是面向智能体信息检索的可验证长链网页任务基准，用于评估智能体在网页环境中的搜索、证据获取和结果验证能力。
TimesFM 是一个预训练的时间序列基础模型，专为时间序列预测任务设计。它采用仅解码器架构，在多种数据上进行了预训练，包括合成和增强数据。该模型支持 PyTorch 框架，能够处理最大上下文长度为1024、最大预测步长为256的时间序列，并提供输入归一化、连续分位数预测、翻转不变性等功能，适用于多种预测场景。
Qwen/Qwen3.5-397B-A17B
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Qwen3.5-397B-A17B是一个大规模多模态语言模型，总参数量达3970亿，每个token仅激活约170亿参数。它采用高效的混合架构，融合Gated Delta Networks与稀疏混合专家（MoE），在视觉理解、推理、编码和智能体等任务上表现优异。该模型原生支持26万tokens上下文长度，并可扩展至百万级，同时覆盖201种语言，具备强大的多语言能力。通过扩展规模的强化学习训练和接近100%的多模态训练效率，它在保持高性能的同时实现了较低的推理成本。
这是一个用于多条件图形设计生成的大规模高质量数据集，包含约40万个合成样本。每个样本都带有丰富的多条件标注，涵盖主要视觉元素、次要视觉元素（附带空间与语义信息）以及文本元素（如标语或标题的布局信息）。该数据集适用于文本到图像生成等任务。
DeepSeek-V3.2 是一个在高效推理与智能代理能力上取得显著进展的模型。它通过三项关键技术突破实现了高性能：新型稀疏注意力机制（DSA）大幅降低长上下文场景的计算复杂度；可扩展的强化学习框架使其在竞赛推理任务中达到甚至超越 GPT-5，其中高算力变体 DeepSeek-V3.2-Speciale 在性能上超越 GPT-5，并与 Gemini-3.0-Pro 持平；大规模代理任务合成管道则让模型在工具使用场景中更好地融合推理能力，提升复杂交互环境下的泛化与合规性。该模型在 2025 年国际数学奥林匹克（IMO）和国际信息学奥林匹克（IOI）中均获得金牌级表现。
BAAI/bge-code-v1
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BAAI/bge-code-v1 是一个基于大语言模型的代码嵌入模型，专注于代码检索、文本检索和多语言检索。它能够用中英文自然语言查询以及 20 种编程语言进行高效代码检索，同时保持与同等规模文本嵌入模型相当的文本检索能力，并支持英语、中文、日语、法语等多种语言。该模型基于 sentence-transformers 框架，采用 Apache-2.0 许可证。
BAAI/BGE-VL-v1.5-zs
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BGE-VL是一系列面向通用多模态检索的嵌入模型，包括基于CLIP的base和large版本，以及融合多模态大语言模型的MLLM版本。这些模型借助MegaPairs数据集进行训练——该数据集通过创新的合成方法，利用开放域图像生成了超过2600万条异构KNN三元组，显著提升了多模态检索的性能。在组合图像检索等任务中，BGE-VL-MLLM模型相比此前最优方法取得了8.1%的改进。
BAAI/BGE-VL-Screenshot
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BAAI/BGE-VL-Screenshot 是一个面向视觉化信息检索（VisIR）的模型，能将文本、图像、表格、图表等多模态信息统一表示为截图形式，实现跨模态检索。它基于 Qwen2.5-VL-3B-Instruct 构建，采用 sentence-transformers 框架，支持中英文等多种语言，并配套了大规模截图数据集 VIRA 和综合评测基准 MVRB，旨在提升检索模型在处理多模态信息时的表现。
Kwai-Keye/Keye-VL-1_5-8B
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Kwai Keye-VL-1.5 是一款前沿的多模态大语言模型，专注于视频理解与推理。它采用了创新的“慢-快”视频编码策略，通过渐进式四阶段预训练方法将上下文长度扩展至128K tokens，并设计了全面的后训练流程，以增强推理能力和对齐人类偏好。该模型在视频理解任务上表现出显著提升，同时在其他多模态基准测试中保持竞争力。
Fun-CosyVoice 3.0 是一个基于大语言模型的先进文本转语音（TTS）系统，在内容一致性、说话人相似度和韵律自然度上均超越前代。它支持9种常见语言（中、英、日、韩、德、西、法、意、俄）以及18种以上中文方言/口音，同时具备跨语言零样本语音克隆能力。系统还提供发音修复、文本标准化、低延迟流式输出和指令控制（如语言、情感、语速、音量）等实用功能，适合生产环境使用。
HiDream-E1 是一个基于指令驱动的图像编辑模型，能够根据用户提供的自然语言描述对输入图像进行编辑。它支持灵活的编辑指令格式，例如“将图片转换为吉卜力风格”，并配合目标图像描述来精确控制输出效果。该模型结合了 Llama 3.1 文本编码器与扩散 Transformer 架构，可在保持图像整体结构的同时实现多样化的风格转换和内容修改。
GLM-4.7-185B-W4A16 是一个经过 4 比特权重量化（W4A16）的混合专家（MoE）模型，基于 GLM-4.7-185B 压缩而来。模型总参数量为 1850 亿，采用 INT4 权重与 FP16 激活的格式，磁盘占用约 99 GB，适用于文本生成任务。该量化版本在保持模型能力的同时显著降低了存储和推理时的显存需求。
LongCat-Image 是一个开源的、中英双语的图像生成基础模型，拥有60亿参数。它在保持高效性能的同时，在多个基准测试中超越了数倍于自身规模的模型，尤其擅长中文文字渲染，能准确稳定地生成常见汉字，并覆盖了广泛的汉字字典。此外，该模型通过创新的数据策略和训练框架，能够生成具有出色照片级真实感的图像。
SmallThinker-21BA3B-Instruct 是一个面向本地部署的混合专家（MoE）语言模型，专为资源受限环境设计。它采用两级稀疏结构（细粒度 MoE 与稀疏前馈网络）和预注意力路由机制，有效降低计算需求并隐藏存储延迟。模型支持在普通 CPU 上以超过 20 tokens/s 的速度运行，内存占用仅约 8GB（Q4_0 量化）。在 MMLU、GPQA、MATH-500 等多项基准测试中，该模型取得了具有竞争力的性能，平均分达 76.26，超越了部分同规模及更大模型。
SmallThinker-4BA0.6B-Instruct 是一个专为本地部署设计的高效语言模型，采用两层稀疏结构（细粒度混合专家与稀疏前馈网络），在降低计算需求的同时保持模型能力。该模型还引入了预注意力路由器和 NoPE-RoPE 混合稀疏注意力机制，以优化存储 I/O 和内存效率，在普通消费级 CPU 上即可实现每秒超过 20 个 token 的生成速度，内存占用仅约 1GB。模型主要面向英文文本生成任务，在多项基准测试中表现优于同规模的其他模型。
Nanbeige/Nanbeige4.1-3B
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Nanbeige4.1-3B 是基于 Nanbeige4-3B-Base 构建的轻量级推理模型，通过监督微调与强化学习进一步优化，在保持小参数规模的同时展现出强大的推理能力、偏好对齐效果和智能体行为。它能够通过单次前向传播完成复杂多步推理，并在代码、数学、科学等多项基准测试中超越同规模及部分更大模型。此外，Nanbeige4.1-3B 原生支持深度搜索任务，可稳定执行超过 500 轮工具调用，填补了小型模型在通用推理与智能体场景中兼顾不足的空白。
OmniConsistency 是一个大规模的多风格图像翻译数据集，包含了 22 种独特的艺术风格。每种风格都提供了对齐的图像对：原始图像（如照片或线稿）和对应的风格化图像，并附带描述该艺术风格的文本提示。该数据集适用于风格迁移、图像到图像生成、基于提示的条件生成以及一致性学习等任务。
AgentIF-OneDay 是一个专为评估通用 AI 代理在日常场景中指令跟随能力而设计的基准测试集。它包含 104 个真实感任务，覆盖工作、生活和学习三大领域，强调代理需要处理复杂附件、理解隐含指令并生成具体文件输出。任务类型包括开放工作流执行、潜在指令推断和迭代优化，每个任务均配有详细的评分标准与预期完成时间，适合用于全面衡量代理在多样化日常需求上的表现。
nari-labs/Dia-1.6B
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Dia是一个拥有1.6B参数的文本到语音模型，能够直接从脚本生成高度逼真的对话。它支持通过音频条件控制情感和语调，还能输出笑声、咳嗽等非语言声音。目前仅支持英文生成。
OpenBuddy/R1-0528-Distill 是一个包含多种格式的数据集，主要采用 JSONL 格式，同时包含 Git 属性文件和 Markdown 文档。其内容涵盖结构化文本、纯文本以及二进制数据，适合用于语言模型的蒸馏训练或相关研究。