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深度求索（deepseek），成立于年，专注于研究世界领先的通用人工智能底层模型与技术，挑战人工智能前沿性难题。基于自研训练框架、自建智算集群和万卡算力等资源，深度求索团队仅用半年时间便已发布并开源多个百亿级参数大模型，如deepseek-llm通用大语言模型、deepseek-coder代码大模型，并在年月率先开源国内首个moe大模型（deepseek-moe），各大模型在公开评测榜单及真实样本外的泛化效果均有超越同级别模型的出色表现。和deepseekai对话，轻松接入api。

Teammate Lang是一个全能的LLM App开发和运营解决方案。提供无代码编辑器、语义缓存、Prompt版本管理、LLM数据平台、A/B测试、QA、Playground等20多个模型，包括GPT、PaLM、Llama、Cohere等。

TableFlow是一个开源的数据导入平台,公司可以使用它来收集和转换客户数据。它提供了一个可定制的导入器,企业可以嵌入或链接到TableFlow,以满足数据导入的需求。

Snowflake Arctic Embed是一系列基于Apache 2.0许可开源的文本嵌入模型，专为检索用例设计。这些模型在Massive Text Embedding Benchmark (MTEB)检索基准测试中提供了领先的检索性能，为组织在结合专有数据集与大型语言模型（LLMs）进行检索增强生成（RAG）或语义搜索服务时提供了新的优势。这些模型的尺寸从超小型（xs）到大型（l），具有不同的上下文窗口和参数数量，以满足不同企业的延迟、成本和检索性能需求。

Freeplay是一个LLM原型构建工具,可以帮助产品团队更快地原型化、测试及优化功能。它赋能团队利用LLM加快构建速度。

Vicuna 是一个开源聊天机器人，通过在用户共享的对话中对 LLaMA 进行微调训练。初步评估使用 GPT-4 作为评判者表明，Vicuna-13B 在超过 90％的情况下达到了 OpenAI ChatGPT 和 Google Bard 的 90％* 质量，并在超过 90％* 的情况下胜过 LLaMA 和 Stanford Alpaca 等其他模型。Vicuna-13B 的训练成本约为 300 美元。代码和模型权重以及在线演示均可供非商业使用。