MOMENT是一个开源时间序列基础模型的家族，旨在支持各种时间序列任务，具有模块化架构，便于定制和扩展。

Enclave AI 是一款私密的人工智能助手，使用开源模型并直接在用户设备上运行。用户的使用过程完全匿名，数据不会离开设备。我们不追踪用户凭证或监控应用内的任何活动，确保隐私得到保障。

Kandinsky-3是基于Kandinsky2-x模型族构建的开源文本到图像扩散模型，旨在提供高质量的图像生成和多样化的风格选择，支持用户自定义输入，快速生成，并易于扩展。

中文Mixtral混合专家大模型，基于Mistral.ai发布的Mixtral模型，经过中文增量训练和指令精调，支持长文本处理与多种应用框架。

Video-XL是一个超长视频理解大模型，利用语言模型的能力对长视觉序列进行压缩，展现出色的长视频理解能力，适用于处理小时级的超长视频。

Nano是一个自制的168M大语言模型，具备完整的模型结构和多种推理方式，适用于多种场景的AI应用。

XuanYuan-70B 是基于Llama2-70B模型进行中文增强的一系列金融大模型，包含大量中英文语料增量预训练之后的底座模型以及使用高质量指令数据进行对齐的chat模型。

Qwen-Agent是一个基于开源模型通义千问(Qwen)构建的智能Agent框架，结合了多种功能组件，如工具使用、任务规划和记忆管理，旨在提供更灵活、智能的应用体验。

本项目基于Meta发布的可商用大模型Llama-2开发，开源了中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型。这些模型在原版Llama-2的基础上扩充并优化了中文词表，使用了大规模中文数据进行增量预训练，进一步提升了中文基础语义和指令理解能力，相比一代相关模型获得了显著性能提升。相关模型支持4K上下文并可通过NTK方法最高扩展至18K+。