開源人工智慧模型正在迅速變得更加強大，像@ionet這樣的GPU網路使它們能夠大規模使用。 認識一下IO智慧，這是一個提供向量資料庫即服務、25個開源人工智慧模型和專業代理的平臺。 檢視我的互動式儀表板。👇

1/@ionet 是市場上最大的去中心化 GPU 網絡，也是唯一能夠實現具有機構級質量和可靠性的計算資源地理分佈式集群的解決方案。

2/ $IO 是市場領先的解決方案，提供獨特的優勢，包括彈性擴展。

3/ 最具顛覆性的產品無疑是IO智能，這是針對AI建設者的全棧解決方案。

4/ 靈活的執行方式、VectorDB 即服務、領先的 AI 模型和模板化的 AI 代理。IO Intelligence 提供所有這些。

5/ 提供 25 個開源模型，讓開發者可以靈活地選擇符合自身需求的模型。 那麼，這些模型的比較結果如何？ 讓我們仔細看看這些模型的性能。

6/ 駱駝-4-特立獨行-17B Llama 4 Maverick 是一個擁有 128 位專家的 170 億活躍參數模型，是同類模型中最好的多模態模型，在廣泛報道的基準測試中擊敗了 GPT-4o 和Gemini 2.0 Flash。 它也取得了與新

7/ DeepSeek-R1 DeepSeek AI 推出了第一代推理模型，通過大規模強化學習 (RL) 進行訓練，在推理方面表現出色。 DeepSeek-R1 在數學、代碼和推理任務方面的表現堪比 OpenAI-o1。

8/ QwQ-32B 與傳統的指令調優模型相比，QwQ-32B 具備思考和推理能力，在下游任務（尤其是難題）中能夠顯著提升性能。 QwQ-32B 是一款中等規模的推理模型，能夠

9/ Llama-3.3-70B-Instruct Llama 3.3 是一個自迴歸語言模型，採用優化的 Transformer 架構。 調整後的版本使用監督微調 (SFT) 和帶人工反饋的強化學習 (RLHF)，以符合人類對有用性的偏好。

10/ Mistral-Large-Instruct-2411 Mistral-Large-Instruct-2411 是一個先進的密集大型語言模型 (LLM)，擁有 1230 億個參數，具備最先進的推理、知識和編碼能力。 它擴展了 Mistral-Large-Instruct-2407，使其具有更強大的長上下文和函數調用能力。

11/ DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B DeepSeek-R1-Distill 模型基於開源模型進行微調，使用 DeepSeek-R1 生成的樣本。 此模型基於 Llama 3.3 70B 進行微調，其配置和分詞器略有修改。

12/ DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B DeepSeek-R1-Distill 模型基於開源模型進行微調，使用 DeepSeek-R1 生成的樣本。 此模型是對 Qwen-32 進行微調的，其配置和分詞器略有修改。

13/ dbrx-instruct DBRX Instruct 是一個由 Databricks 從頭開始訓練的混合專家 (MoE) 大型語言模型。DBRX Instruct 專注於少輪交互。

14/ Ministral-8B-Instruct-2410 Ministral-8B-Instruct-2410 語言模型是一個經過指令微調的模型，其性能顯著優於現有類似規模的模型，該模型根據 Mistral 研究許可證發佈。

15/ Confucius-o1-14B Confucius-o1-14B 是網易有道團隊開發的類 o1 推理模型，可以輕鬆部署在單 GPU 上，無需量化。 該模型基於 Qwen2.5-14B-Instruct 模型，採用兩階段學習策略，使

16/ 有關績效評分和基準的更多信息。

17/ 除了領先的開源模型之外，IO 智能還提供對專門用於特定任務的預構建 AI 代理的 API 訪問。

18/ 它們可以無縫集成到工作流程中，通過人工智能自動化提高效率。

19/ 此外，它們可以組合起來以實現更復雜的工作流程。

20/ 查看 @ionet 文檔，親自體驗他們的代理。 我可能很快也會發佈一個演示，敬請期待。

21/ 如果您想查看儀表板的測試版（由我的朋友 Claude 主持），請查看下面的鏈接。 claude.site/artifacts/80a9ea94...

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