整体不错，免费版性能好，但内网（离线状态）初次使用需要登陆，无法通过。当测试项目多的时候可能会卡死，卡输入修改、丢失请求、登陆账号等问题。目前没使用，不清楚情况。

在tests中填入以下代码，然后调用，查看body-visualize中的图片。

API接口测试工具测试

Seed-X-PPO-7B是一款开源的多语言翻译模型，属于Seed-X系列，具备70亿参数并支持28种语言的互译。该模型通过强化学习优化翻译性能，在FLORES-200等基准测试中超越同类开源模型，性能接近GPT-4等商业大模型。其轻量化设计支持高效部署，覆盖科技、金融、法律等多领域专业翻译需求。模型采用OpenMDW许可证，提供指令调优、强化学习和奖励评估三种版本，支持vLLM框架快速调用。技术

SongGeneration模型基于LeVo框架开发，结合大规模语言模型(LeLM)和音乐编解码器，实现了高质量歌曲生成与多偏好对齐。模型通过混合令牌和双轨令牌处理音频，并转换为高保真音乐。当前提供中文基础版本，即将推出中英文版本。相较于其他开源模型，SongGeneration在音质和个性化需求满足方面表现优异，性能接近行业领先水平。

Lingshu是医疗领域的多模态大语言模型，在医学视觉问答和报告生成任务上表现优异，支持12种以上医疗影像模态。Lingshu-32B在多项评估中超越GPT-4.1和Claude Sonnet 4等模型，包括多模态VQA（平均分66.6）、医学文本问答（如MMLU-Med 84.7）和报告生成（ROUGE-L 28.8）。虽然模型权重和代码已开源，但使用时需注意内容准确性风险，遵守法规要求。该模型

JOSIEFIED模型家族是一系列基于知名架构（如阿里巴巴的Qwen、谷歌的Gemma和Meta的LLaMA）构建的高级语言模型，参数规模从0.5B到32B不等。这些模型经过重大修改和微调，旨在最大化无审查行为，同时保持工具使用和指令遵循能力。尽管具有叛逆精神，JOSIEFIED模型在标准基准测试中通常超越其基础模型，提供高性能语言生成能力，专为需要无限制、高性能语言生成的高级用户设计。其中，Jo

参考：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

在torch其它依赖存在的情况下，此安装才能成功否则会报其它库缺失的问题，非必要不建议用此方法。比如：pytorch=1.11.0, python=3.10, cuda=11.3。或者老实使用conda进行安装（虽然有点慢，但靠谱）

pycharm报错问题集，发现问题再更新。1.无法调试（远程调试）错误类型：AttributeError：‘NoneType’ object has no attribute‘pydev_do_not_trace’解决办法：将use ipyuthon if available勾选去掉