数据集
27 个数据集
热门分类：
Nanbeige/Nanbeige4.1-3B
已完整同步
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。
Mobile-R1 是一个面向移动端 GUI 代理的中文轨迹数据集，包含从用户指令到完整交互过程的记录。每个样本由应用名称、指令文本、系统提示和一系列操作步骤组成，步骤中保存了对应屏幕截图、模型推理、子任务描述以及具体的执行动作（如点击、滑动、输入、等待等），并标注了屏幕尺寸用于坐标对齐。该数据集可用于训练和评估多模态模型在真实手机界面上的任务理解与操作生成能力。
Spark-TTS 是一个基于大语言模型的高效文本转语音系统，专门用于生成自然、准确的语音。它完全构建在 Qwen2.5 之上，无需额外的流匹配等生成模型，而是直接通过 LLM 预测的代码重构音频，大幅简化了流程并提升了效率。系统支持中文和英文双语，具备零样本语音克隆能力，能够在不依赖特定训练数据的情况下复制说话人的声音，并实现跨语言和语码切换场景的无缝合成。此外，Spark-TTS 还支持可控语音生成，用户可以通过调整性别、音高、语速等参数来创建虚拟说话人，灵活性很强。
jetmoe/jetmoe-8b
已完整同步
JetMoE-8B 是一个高效的大语言模型，仅需极低的训练成本就能达到甚至超越 LLaMA2-7B 的性能。它在推理时只有 2.2B 活跃参数，大幅降低了计算开销，同时优于计算量相近的模型（如 Gemma-2B）。该模型完全基于公开数据集训练，代码开源，便于在普通消费级 GPU 上进行微调，适合学术研究场景。
该数据集是一个百万级的中英文混合语料，中文占比54%，英文占比46%，覆盖金融、社会、生物、商业、工业制造、化学、车辆、科学、疾病医疗、个人生活、安全和通用等12个领域，适用于数百个使用场景。数据主要支持三种信息抽取任务：命名实体识别（NER）涵盖中文28种实体类型和英文130种实体类型；关系抽取（RE）涵盖中文232种关系和英文236种关系；事件抽取（EE）涵盖中文84种事件类型和203种论元，以及英文45种事件类型和62种论元。
FineFineWeb 是一个大规模英文网页语料库，专注于细粒度领域的文本分类与生成。该数据集覆盖了航空航天、农学、艺术、计算机科学、经济学、健康、法律等数十个领域，总计超过1万亿 token。通过多次迭代处理，它提供了丰富的结构化文本，适用于文本分类、文本生成和文本到文本生成等多种自然语言处理任务。
这是一个为 OSWorld 项目提供评估文件缓存的数据集，包含大量用于多模态代理评测的各类文件，覆盖 Chrome、Firefox、GIMP、LibreOffice（Calc、Impress、Writer）、Thunderbird、VS Code 等多个应用场景。文件组织方式按应用分类，每个目录下再按具体评测场景细分，存放图片、文档、电子表格、演示文稿、媒体文件、数据集和配置文件等。该缓存旨在提升文件访问的可靠性和速度，确保评测资源稳定可用，支持直接通过文件路径或编程方式获取。