Elsker absolutt å leke med dette! ❤️

NYTT: Onboarding-opplevelse på Hugging Face! - Opplev SoTA LLM-ene og tekst-til-bilde-modellene direkte 🤩 Hjelper virkelig med å kontekstualisere hvordan du bruker disse modellene og hva de er i stand til per i dag Selvfølgelig drevet av våre slutningsleverandører!

Presisering: Dette var en frekk måte å si at den siste utgivelsen fra @Alibaba_Qwen setter en ny milepæl/bakke å bestige for resten av feltet. Vi har nå en åpen vektmodell som konkurrerer med Opus 4 - modellene vil bare bli bedre og bedre herfra.

Dette er de dummeste åpen kildekode-modellene noensinne vil være

Qwen COOKED - slår Kimi K2 og konkurrerer med Claude Opus 4 med 25 % totale parametere 🤯

gikk glipp av dette, @NVIDIAAIDev slapp stille Open Reasoning Nemotron-modeller (1.5-32B), SoTA på LiveCodeBench, CC-BY 4.0-lisensiert 🔥 > 32B konkurrerer med Qwen3 235B og DeepSeek R1 > Tilgjengelig på 1,5 B, 7 B, 14 B og 32 B > Støtter opptil 64K utgangstokens > bruker GenSelect (kombinerer flere parallelle generasjoner) > Bygget på toppen av Qwen 2.5-serien > Tillater kommersiell bruk Fungerer ut av esken i transformatorer, vllm, mlx, llama.cpp og mer!

Vurder løst NUM-nedlastinger av OpenAI Python-pakke som en ledende indikator på AI-adopsjon

Det er helg, ikke glem å ta det med ro, prat!

LLM-er, men genererer bare kortfattet og konsist svar? Hvem bygger dette???

Litt surrealistisk å se Open ASR Leaderboard bli sitert av ~35 artikler - dette startet som et sideprosjekt med en håndfull modeller, og nå er vi stort sett industristandarden for både lukkede og åpne talegjenkjenningsmodeller! Tusen takk for tilliten og støtten 🙏