近年来，多语言大模型（MLLM）发展迅速，但大多数模型的性能依然存在显著差距，尤其是在非英语语言方面表现不佳。为了推动多语言自然语言处理技术的发展，Cohere团队发布了新的多语言指令微调模型家族——Aya 23，其性能超越了 Gemma、Mistral 等同类模型，并首次支持了中文。Huggingface模型下载：AI快站模型免费加速下载：

OmniSQL并非一个单一模型，而是一个专门为Text-to-SQL任务量身打造的开源大语言模型（LLM）家族。它旨在精准地理解用户的自然语言问题，并将其转化为可在数据库上执行的SQL查询代码。OmniSQL-7B: 基于 CodeLlama-7b-hfOmniSQL-14B: 基于 WizardCoder-15B-V1.0 (Mistral-7B 基座)OmniSQL-32B: 基于 DeepS

阿里通义千问Qwen1.5的开源不仅在技术层面展示了阿里巴巴在AI领域的强大实力，更在文化层面彰显了开源共享、合作共赢的精神。这次发布，既是对模型质量的一小步提升，也是对开发者体验的一大步优化，期待Qwen1.5能在您的研究或应用项目中发挥重要作用，共同推动AI技术的进步与发展。

Parler-TTS 是大名鼎鼎的huggingface推出的一款轻量级文本到语音（TTS）模型，它能够生成高质量、自然流畅的语音，并且能够模仿特定说话者的风格，包括性别、音高、说话风格等。这款模型是由Dan Lyth和Simon King创建，他们分别来自Stability AI和爱丁堡大学，共同撰写了论文《这个模型即是这一论文的复现。Huggingface模型下载：AI快站模型免费加速下载：p

继今年1月份开源国内首个MoE模型后，幻方人工智能公司最新推出了第二代MoE模型——DeepSeek-V2。这款新模型不仅参数更多、性能更强，训练成本更低的特点，令其在业界引起广泛关注。DeepSeek-V2采用了创新的模型架构和训练方法,在多项综合评测中均表现出色,有些指标甚至媲美或超越目前最强的GPT-4模型。同时,它的推理效率和部署成本也大幅优于同类大模型,可谓是性能与成本的完美结合。Hug

Fin-R1 (Finance Reasoning Large Language Model) 并非通用型大模型，而是专为金融领域设计的推理（Reasoning）大模型，属于 R1 类模型。数据碎片化与噪音： 金融数据来源多样，格式不一，噪音多，难以有效利用。推理逻辑不可控： 传统模型像个“黑箱”，难以理解其决策过程，这在需要高可靠性的金融领域是致命的。业务泛化能力弱： 模型往往在一个任务上训练好

随着前两篇文章的推进，我们已经成功地在H200服务器上完成了DeepSeek 671B满血版的系统初始化以及vLLM的安装配置工作，整个部署架构正逐渐变得丰富和完善。但为了进一步挖掘模型的潜力，实现更加高效、精准的推理服务，SGLang的安装变得至关重要。SGLang作为一种专门针对大型语言模型（LLM）的推理引擎，它具备独特的优化机制，能够在资源利用率和推理速度方面带来显著提升，是整个DeepS

在上一篇文章，我们完成了H200服务器的系统初始化工作，包括驱动安装和CUDA环境配置，为DeepSeek 671B模型的部署奠定了基础。然而，面对单机8卡H200的141GB显存和NVLink高速互联的硬件资源，如何高效利用这些资源实现千亿参数大模型的推理加速，成为关键挑战。vLLM 作为一款高性能推理引擎，能够极大提升 DeepSeek 671B 模型在推理阶段的表现，使模型能够更快速、更准确

NVIDIA H200凭借其141GB超大显存和高速NVLink技术，成为部署DeepSeek 671B 满血版的理想选择。然而，“工欲善其事，必先利其器”——在正式运行模型前，一套稳定、高效的服务器环境是成功的关键。许多开发者在部署大模型时，常因忽略系统配置细节（如驱动冲突、环境变量错误、多GPU通信异常）而踩坑。为此，本系列教程将从最基础的系统初始化开始，逐步拆解单机H200服务器部署Deep

近期CodeFuse新开源模型在Big Code Models Leaderboard代码大模型榜单上荣登榜首，成为代码大模型领域的新焦点。这一成就得益于多任务高效微调框架MFTCoder的强大支持，以及以DeepSeek-Coder-33b模型为基础进行微调的精细策略。