AI 模型库：从模型能力到产品选择

all-mpnet-base-v2 是一个句子变换器模型，从微软的 MPNet 基础模型微调而来，将句子映射到 768 维的密集向量空间，用于聚类和语义搜索等任务。它在各种句子嵌入基准测试中达到了最先进的性能。

all-MiniLM-L6-v2 是一个来自 sentence-transformers 的句子嵌入模型，在 10 亿句子对数据集上微调。它将句子和段落映射到 384 维稠密向量空间，用于聚类或语义搜索等任务。拥有 2270 万参数和最大 256 个 token 的序列长度，在速度和准确性之间取得了良好的平衡。

Nomic Embed Text v1.5 是 Nomic AI 开发的高性能文本嵌入模型，专为句子相似度和特征提取设计。下载量超过 1860 万次，支持 ONNX、SafeTensors 和 Transformers.js，并针对 MTEB 基准进行了优化。

Phi-4 是微软推出的紧凑型开源推理模型，强调效率和可部署性。

DeepSeek R1 是深度求索推出的推理向大模型系列，在数学与代码任务上表现突出。

Mixtral 8x22B Instruct 是适合自托管对话和编程场景的大型开源 MoE 模型。

Code Llama 是一款基于 Llama 2 构建的最先进的大型语言模型，用于代码生成和理解。它提供三种规模（7B、13B、34B）和三种变体（基础版、Python版、指令版）。该模型可以生成代码、补全代码以及回答关于代码的自然语言问题。它设计为通过 Ollama 在本地运行。

Qwen2.5 72B Instruct 是大参数开源模型，兼顾中英双语、编程能力和企业部署灵活性。

通义千问是阿里巴巴大模型系列，提供开源权重与百炼/DashScope API。

智谱 GLM-4 是智谱 AI 推出的中英双语大模型，代码能力突出。

ms marco MiniLM L6 v2 模型是一个用于文本排序的交叉编码器，在 MS MARCO 数据集上进行了微调。它在段落重排序任务中表现出色，下载量达 7990 万次。