数据集
16 个数据集
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Bill13579/beltout
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BeltOut 是一个基于 ChatterboxVC 的零样本语音到语音音色迁移模型，能够在不改变原始表演细节（如语调、情感）的前提下，仅替换音色（timbre）。它通过 192 维的 x-vector 表示任意音色，可应用于任意输入语音，实现精准的音色转换。该模型旨在学习音色对表演传递的通用影响，从而生成与目标音色一致的完整语音输出。
Kimi-Audio-7B-Instruct 是一个开源音频基础模型，统一处理音频理解、生成与对话任务。支持语音识别、音频问答、描述、情感识别、事件分类及端到端语音对话，基于大规模多模态预训练与混合音频输入架构，实现高效推理与流式音频生成。适用于语音交互、音频内容分析等场景。
MMLU 是英文多任务语言理解评测集，覆盖抽象代数、法律、医学、计算机科学等多个学科，以多项选择题评估模型的知识与推理能力。
zai-org/GLM-TTS
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GLM-TTS 是一个基于大语言模型的高质量文本转语音合成系统，支持零样本语音克隆与流式推理。它采用两阶段架构：先由 LLM 将输入文本转换为语音 token 序列，再通过 Flow Matching 模型生成高质量波形。系统引入了多奖励强化学习框架（GRPO），显著提升语音的表现力，实现更自然的情绪控制。关键特性包括仅需 3-10 秒音频即可克隆任意说话人声音、RL 增强的情感表达、音素级精确发音控制、支持中英双语混合文本，以及实时流式生成。
DeepSeek-R1T-Chimera 是一个开源模型，通过合并 DeepSeek-R1 和 DeepSeek-V3（0324）的权重而来，融合了 R1 的推理能力与 V3 的 token 效率。该模型采用 DeepSeek-MoE Transformer 架构，于 2025 年 4 月发布，适用于文本生成任务。
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。
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。
DeepSeek-V3.2-REAP-345B-A37B 是一个基于 DeepSeek-V3.2 高效压缩而来的稀疏混合专家（SMoE）语言模型。通过名为 REAP 的专家剪枝方法，模型在保留路由器对剩余专家独立控制的前提下，均匀剪除了 50% 的专家，参数量从 671B 压缩至 345B，每 token 仅激活 37B 参数。该模型在代码生成、数学推理、工具调用等任务上保持了近乎无损的性能，同时显著降低了内存占用和部署成本。它可直接兼容标准 vLLM 推理框架，无需额外修改，特别适合资源受限环境、本地部署及学术研究场景。
DeepSeek-V3.2-REAP-508B-A37B 是一个基于 DeepSeek-V3.2 压缩得到的稀疏混合专家语言模型。它通过 REAP（路由器加权专家激活剪枝）方法，均匀地剪除了 25% 的专家，将总参数量从 671B 压缩至 508B，而每次推理仅激活 37B 参数。该模型在代码生成、数学推理、函数调用等任务上几乎保持了与原版相同的性能，同时显著降低了内存占用和部署成本。它兼容 vLLM 等主流推理框架，无需额外修改即可直接使用，特别适合资源受限的环境和本地部署。
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。
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-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。
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。
inclusionAI/Ring-2.5-1T
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Ring-2.5-1T 是全球首个开源万亿参数思考模型，采用混合线性注意力架构。它在生成效率上通过高比例线性注意力机制，将超过32K token序列的内存访问开销降低10倍以上，生成吞吐量提升3倍多；在深度思考方面，借助密集奖励的RLVR训练，实现了IMO 2025和CMO 2025的金牌级推理水平；在长程任务执行上，经过大规模全异步智能体强化学习训练，可轻松适配Claude Code、OpenClaw等编程框架，支持复杂任务的长期自主执行。
MNBVC 是一个大规模中文语料数据集，由社区持续整理和更新。它包含多个子集，覆盖学术论文、博客、书籍、企业年报、法律判决书、代码等多种文本类型，适用于文本生成、掩码语言建模等自然语言处理任务。数据集以高质量的中文互联网文本为主，旨在为研究和应用提供丰富的语料资源。