qwen

Một kiến trúc Mô hình Ngôn ngữ Lớn Đa phương thức (MLLM) mới, được thiết kế để căn chỉnh cấu trúc giữa các embedding thị giác và văn bản.

Ứng dụng AI cục bộ và công cụ suy luận cho các tác nhân. Chạy các LLM mã nguồn mở cục bộ — riêng tư, 100% ngoại tuyến trên máy tính của bạn.

Parallax là một framework phân phối mô hình phục vụ giúp bạn xây dựng cụm AI của riêng mình ở bất kỳ đâu

Nghiên cứu Kiến trúc DeepSeek Engram dựa trên các dòng Qwen-3 và Stable Diffusion.

Tổng hợp các dự án nguồn mở trí tuệ nhân tạo (AI) nổi bật từ khắp nơi trên thế giới.

GraphGen: Nâng cao quá trình tinh chỉnh có giám sát cho LLM với việc tạo dữ liệu tổng hợp dựa trên tri thức

Qwen3.8-27B chạy trên một card RTX 3090 duy nhất với vLLM: ~1.000 tok/s ở mức 64 luồng đồng thời (int8 tensor-core GEMMs, trạng thái fp16 DeltaNet), ~114 tok/s cho người dùng đơn lẻ ở chế độ lấy mẫu mặc định / ~124 greedy (MTP drafts, từ vựng dự đoán đầu ra riêng, lm_head int4 đã hiệu chỉnh, split-KV verify attention), ngữ cảnh 150k-262k; bao gồm các bản vá, tập lệnh tái lượng tử hóa và các bài kiểm tra hiệu năng.

Một ứng dụng khách MCP trên máy tính để bàn được thiết kế như một công cụ tích hợp tiện ích thống nhất, thúc đẩy việc áp dụng AI thông qua Model Context Protocol (MCP) và cho phép điều phối API LLM đa nhà cung cấp.

Trò chuyện với các mô hình ngôn ngữ lớn AI chạy nguyên bản trong trình duyệt của bạn. Trải nghiệm trò chuyện AI riêng tư, không cần máyδ chủ và mượt mà.

Một tác nhân repository dựa trên LLM được thiết kế để hỗ trợ các nhà phát triển và nhóm tạo tài liệu và hiểu nhanh các repository.

Hướng dẫn toàn diện về thuật toán từ NLP đến LLM, địa chỉ đọc trực tuyến: https://datawhalechina.github.io/base-llm/

Tác nhân trình duyệt AI mã nguồn mở cho Chrome và Firefox (monorepo) 🧠

Khung huấn luyện RL đa phương thức cho các mô hình diffusion và omni

MAC (Multi-Agent CAD): Một framework đa tác nhân tách rời để tạo văn bản thành CAD thông qua tính toán thời gian kiểm thử bị ràng buộc

🎬 Tạo hình ảnh từ bất kỳ góc nhìn camera nào thông qua điều khiển tương tác 3D. Kéo camera trong không gian 3D hoặc sử dụng thanh trượt để thiết lập góc phương vị/góc ngẩng/khoảng cách, sau đó tạo hình ảnh. Được xây dựng bằng Three.js + Gradio, giao diện song ngữ Trung/Anh.

🚀 Chạy Codex Mobile ở bất cứ đâu: Linux, Windows hoặc Termux trên Android 🚀

Triển khai bất kỳ mô hình AI, tác nhân, cơ sở dữ liệu, RAG và đường ống nào cục bộ hoặc từ xa trong vài phút

ChatMLX là ứng dụng trò chuyện hiện đại, mã nguồn mở, hiệu năng cao dành cho MacOS dựa trên các mô hình ngôn ngữ lớn.

🚀🚀🚀 Bộ sưu tập các dự án công khai ấn tượng về Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), Mô hình ngôn ngữ thị giác (VLM), Hành động ngôn ngữ thị giác (VLA), Nội dung do AI tạo (AIGC), cùng các bộ dữ liệu và ứng dụng liên quan.

Huấn luyện LLM 1B với 1T token từ đầu bởi cá nhân

Huấn luyện/Tinh chỉnh với tốc độ ánh sáng

Đội ngũ tác nhân riêng tư với Spec Coding. Mỗi tác nhân có máy tính để bàn tăng tốc GPU riêng. Chạy Claude, Codex, Gemini và các mô hình mở trên một AI Stack riêng tư hoàn chỉnh

Verbalized Sampling, một chiến lược gợi ý không cần huấn luyện giúp giảm thiểu tình trạng sụp đổ chế độ (mode collapse) trong LLM bằng cách yêu cầu phản hồi kèm xác suất. Cải thiện độ đa dạng gấp 2-3 lần trong khi vẫn duy trì chất lượng. Khung làm việc bất khả tri về mô hình với CLI/API cho viết sáng tạo, tạo dữ liệu tổng hợp và mô phỏng hội thoại.

Trợ lý giọng nói thời gian thực — hỗ trợ truyền phát WebRTC, ASR faster-whisper, LLM cục bộ, TTS Vui Nano (300M). Tương thích với OpenAI Realtime API. Hỗ trợ sao chép giọng nói, ngắt lời, đạt tốc độ ~9× thời gian thực trên card 4090. Giấy phép Apache 2.0.

Dingo: Công cụ đánh giá toàn diện về chất lượng dữ liệu, mô hình và ứng dụng AI.

MimikaStudio - Ứng dụng ưu tiên cục bộ cho macOS (Apple Silicon) hỗ trợ Agentic MCP

MindChat: Trò chuyện về cuộc sống, mỉm cười trước những thăng trầm

Dự án cá nhân: MPP-Qwen14B & MPP-Qwen-Next (Đường ống song song đa phương thức dựa trên Qwen-LM). Hỗ trợ [video/hình ảnh/đa hình ảnh] {sft/hội thoại}. Đừng để sự nghèo nàn giới hạn trí tưởng tượng của bạn! Huấn luyện MLLM kiểu LLaVA 8B/14B của riêng bạn trên RTX3090/4090 24GB.

Công cụ suy luận LLM bằng Rust thuần + CUDA — không cần PyTorch, tương thích với OpenAI, hỗ trợ từ Qwen3 đến Kimi-K2.

Awesome-LLM-Eval: danh sách tuyển chọn các công cụ, tập dữ liệu/benchmark, bản demo, bảng xếp hạng, tài liệu và mô hình, chủ yếu dành cho việc đánh giá LLM.