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Klear-Reasoner 是快手推出的基于 Qwen3-8B-Base 的推理模型,专注于提升数学和代码推理能力。模型通过长思维链监督微调(long CoT SFT)和强化学习(RL)训练,核心创新是 GPPO算法,通过保留被裁剪的梯度信息,解决传统方法中探索能力受限和负样本收敛慢的问题,在 AIME 和 LiveCodeBench 等基准测试中达到 8B 模型的顶尖水平。Klear-Reas
Baichuan-M2在HealthBench上得到60.1的高分,以32B的较小尺寸不仅反超OpenAI 最新开源模型gpt-oss120b(得分57.6),更是力压Qwen3-235B、Deepseek R1、Kimi K2等当前世界所有开源大模型。 针对医疗领域用户隐私考虑下的模型私有化部署需求,我们对Baichuan-M2进行了极致轻量化,量化后的模型精度接近无损,可以在RTX409
TokenPony 是为个人开发者和小型团队设计的高效 AI 平台,如同一位智能指挥家,将多种主流大模型(如 DeepSeek、Kimi、Qwen、GLM 等)集成在一个统一接口下,极大地简化了模型切换的繁琐流程。用户无需跨平台操作,可一键接入并自由调用不同模型,享受超长 1024K 上下文支持,轻松处理长文档和复杂任务。TokenPony 提供零配置、免部署的一键调用 API,无需自建 GPU
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