为了让更多开发者和企业能够零门槛体验最前沿的 AI 能力,模力方舟携手国产 GPU 伙伴,已将模型广场中 17 款 Embedding 与 Reranker 模型全部开放免费使用——其中包括最新的 4096 维 Qwen3-Embedding-8B。
RAG 架构必备的检索向量和重排序能力,即刻零成本上手!
更多免费模型,尽在模力方舟模型广场:https://ai.gitee.com/serverless-api
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也全免费 模力方舟携手国产 GPU 伙伴,已将模型广场中 Embedding 与 Reranker 模型全部开放免费使用。 RAG 架构必备的检索向量和重排序能力,即刻零成本上手! Embedding 向量模型:支持中文、英文、多语言编码,适配主流语义
逻辑,检索增强生成技术 RAG 是这种路数,而 RAG 中,Embedding 和 Reranker 又是重中之重的环节,当前这两个环节也都有专门模型化范式来接入,并且已成为高效构建智能问答、知识检索、推荐系统等应用的核心组件。 智能问
京人工智能产业生态创新发布会上,开源人工智能社区“模力方舟”正式发布,“开源人工智能应用创新大赛”也同步启动,经开区将围绕建设全域人工智能之城,助力共建国内AI开源开放生态。 模力方舟依托开源PHP17年生态构
成、代码理解和高效开发场景设计的大型语言模型。 模力方舟已上线这两个模型: 访问网址 https://ai.gitee.com/serverless-api 即可体验。
今天,模力方舟怀着「严谨且真诚」的态度,向全球代码界宣布一项革命性突破 ——Moark-M1,通过独创的 FishNet 神经融合引擎(FishNet Neuro-Fusion Engine, FNFE),实现了「推理速度快过闪电、训练成本低于一杯奶茶、腹有笑话气
,0.6B、1.7B、4B为32K,8B及以上为128K;MoE模型均为128K。 模力方舟上的昇腾算力已为您准备好首批0.6B、8B、30B三款模型,其中 30B 为 Mixture-of-Experts(MoE)模型,覆盖从轻量部署到高性能推理的多元应用需求,助力开发者轻松拥抱
通过自身平台优势挖掘并推广优秀开源项目,并结合自身模力方舟与 Gitee 平台的发展,加速 AI 应用创新,赋能企业研发效能增长;另一方面联合各方共同完善开源人才培养体系,提升国内开源与 AI 生态的整体活力,为中国开源
型。 最后,奉上 DeepSeek V3 最新版的免费体验地址,由模力方舟提供: https://ai.gitee.com/serverless-api/packages/1917?model=DeepSeek-V3&package=1917 模力方舟的 Serverless API 提供了视频生成、文本生成、视觉模型、图像生成与处理、文档
人才服务,到面向企业的代码管理解决方案,再到如今的模力方舟大模型平台、DevOps 工具链、AI 创造力平台……开源PHP不断寻找开源生态资产与企业需求之间的连接点,打造兼具商业价值与技术深度的产品矩阵,提供解决企业
件。 最后,奉上 DeepSeek V3 最新版的免费体验地址,由模力方舟提供: https://ai.gitee.com/serverless-api/packages/1917?model=DeepSeek-V3&package=1917 模力方舟的 Serverless API 提供了视频生成、文本生成、视觉模型、图像生成与处理、文档
nference v1.7.0 更新日志 ✅ 本次亮点 🧠 Qwen3 模型新增 Embedding 与 Reranker 支持 🔍 Embedding 支持多引擎切换机制新增 vLLM 后端支持,统一调用方式,灵活适配不同部署需求。 🎞️ 首尾帧生成视频能力上线图生视频模块支持
Solon AI 正式发布了(版号,随 Solon v3.3.1)。历时小半年。 1、简介 Solon AI 是一个 Java AI(智能体) 全场景应用开发框架,提供有丰富的接口能力。主要支持的的智能体开发场景有:Chat;RAG;MCP;AiFlow。 其中 ChatModel 是 Solon AI
版已服务超过 36 万家企业。 官网:https://gitee.com 模力方舟(Gitee AI) 模力方舟(Gitee AI)是开源PHP于 2023 年推出的一站式大模型服务平台,致力于做中国本土化的 AI 社区。 模力方舟(Gitee AI)旨在理解和解决 AI 落地和
-4-flash SPRING_AI_ZHIPUAI_CHAT_OPTIONS_TEMPERATURE: 0.7 SPRING_AI_ZHIPUAI_EMBEDDING_ENABLED: "true" SPRING_AI_ZHIPUAI_EMBEDDING_OPTIONS_MODEL: embedding-2 方法二:使用 docker compose ollama,默认安装ollama,默认使用 qwen3:0.6b 模型 git clone https://gitee.com/27