公共資源速遞
5 個公共數據集：
*?Brain Tumor 腦腫瘤數據集
*?HLE 人類問題推理基準數據集
*?OpenThoughts3-1.2M 推理數據集
*?Nemotron-Personas 人物角色數據集
*?OpenMathReasoning 數學推理數據集
14 個公共教程：
音頻生成 * 2
視頻生成 * 2
OCR 識別 * 2
大模型部署 * 8
訪問官網立即使用：openbayes.com
公共數據集
1. Brain Tumor 腦腫瘤數據集
Brain Tumor 數據集是一個腦腫瘤 MRI 分割與分類數據集，旨在為腦腫瘤的醫學影像分析提供高質量數據支撐，適用于腦腫瘤分割和分類任務。數據包含約 5,000 張 MRI 切片。
* 直接使用：
OpenBayes 控制臺
數據集示例
2. HLE 人類問題推理基準數據集
HLE 數據集包含 2500 道題目，覆蓋數學、人文科學、自然科學等數十個學科，其中包含適合自動評分的選擇題和簡答題。該數據集旨在構建覆蓋人類知識前沿的終極封閉式評估體系。
* 直接使用：
OpenBayes 控制臺
學科分布
3. OpenThoughts3-1.2M 推理數據集
OpenThoughts3-1.2M 是一個開源的推理數據集，包含 85 萬個數學問題、25 萬個代碼問題和 10 萬個科學問題，注釋使用 QwQ-32B 模型完成。
* 直接使用：
OpenBayes 控制臺
數據集框架
4. Nemotron-Personas 人物角色數據集
Nemotron-Personas 數據集包含基于現實世界人口統計、地理分布和性格特征的人工合成人物角色的 10 萬條記錄，旨在捕捉人口的多樣性和豐富性。它是同類數據集中首個與姓名、性別、年齡、背景、婚姻狀況、教育程度、職業和居住地等屬性相關的統計數據集。
* 直接使用：
OpenBayes 控制臺
5. OpenMathReasoning 數學推理數據集
OpenMathReasoning 數據集包含來自 AoPS 論壇的 540k 個獨特數學問題，數據包含多維度的精細標注，包括數學問題類型標簽、詳細解題步驟、問題難度等級劃分等。
* 直接使用：
OpenBayes 控制臺
公共教程
音頻生成 * 2
1. OuteTTs：語音生成引擎
OuteTTS 核心創新在于采用純語言建模方法生成高質量語音，無需依賴傳統 TTS 系統中的復雜適配器或外部模塊。其主要功能有文本轉語音合成、語音克隆。
* 在線運行：
OpenBayes 控制臺
模型界面示例
2.?OpenAudio-s1-mini：高效TTS?生成工具
OpenAudio-S1-mini 是一種在自然語言處理任務中表現卓越的神經網絡結構。同時，它還使用了多任務學習方法和先進的神經網絡聲碼器，以實現高質量的語音合成。Fish-Speech 支持包括中文在內的多種主流語言，使得用戶在跨文化交流中能夠自如地表達自己。僅需 15 秒的音頻樣本，Fish-Speech 便能迅速實現聲音克隆，生成與目標聲音高度相似的語音。
* 在線運行：
OpenBayes 控制臺
模型界面示例
視頻生成 * 2
1. MAGI-1：全球首個自回歸視頻生成大模型
Magi-1 是全球首個自回歸視頻生成大模型，通過自回歸預測一系列視頻塊來生成視頻，定義為連續幀的固定長度片段。MAGI-1 經過訓練，可以對隨時間單調增加的每塊噪聲進行降噪，支持因果時間建模，并自然支持流式生成。它在以文本指令為條件的圖像到視頻任務上實現了強大的性能，提供了高度的時間一致性和可擴展性，這可以通過多項算法創新和專用基礎設施堆棧實現。
* 在線運行：
OpenBayes 控制臺
模型界面示例
2. FramePackLoop：開源無縫循環視頻生成工具
FramePackLoop 旨在簡化視頻制作工作流程。該工具利用模塊化架構實現幀序列打包、時間對齊和無縫循環合成。具體而言，它將光流估計與基于注意力的時間建模相結合，以保持幀間運動的連貫性。
* 在線運行：
OpenBayes 控制臺
模型界面示例
OCR 識別 * 2
1. Nanonets-OCR-s：文檔信息提取和基準測試工具
Nanonets-OCR-s 能識別文檔中的多種元素，比如數學公式、圖片、簽名、水印、復選框和表格，并將它們整理成結構化的 Markdown 格式。這種能力讓它在處理復雜文檔時表現出色，比如學術論文、法律文件或商業報表。它的輸出不僅便于人類閱讀，還為下游的自動化處理提供了堅實基礎。
* 在線運行：
OpenBayes 控制臺
模型界面示例
2. MonkeyOCR：基于結構-識別-關系三元組范式的文檔解析
MonkeyOCR 支持高效地將非結構化文檔內容轉換為結構化信息。基于精確的布局分析、內容識別和邏輯排序，顯著提升文檔解析的準確性和效率。與傳統方法相比，MonkeyOCR 在處理復雜文檔（如包含公式和表格的文檔）時表現出色，平均性能提升 5.1%，在公式和表格解析上分別提升 15.0% 和 8.6%。模型在多頁文檔處理速度上表現出色，達到每秒 0.84 頁。MonkeyOCR 支持多種文檔類型，包括學術論文、教科書和報紙等，適用多種語言，為文檔數字化和自動化處理提供強大的支持。
* 在線運行：
OpenBayes 控制臺
模型界面示例
大模型部署 * 8
1. vLLM+OpenWebUl 部署 MiniCPM4-8B
MiniCPM 4.0 通過稀疏架構、量化壓縮、高效推理框架等技術，實現了低計算成本下的高性能推理，特別適合長文本處理、隱私敏感場景和邊緣計算設備部署。MiniCPM4-8B 在處理長序列時，相較于 Qwen3-8B 顯示出明顯更快的處理速度。
* 在線運行：
OpenBayes 控制臺
項目示例
2. vLLM+Open WebUl 部署 KernelLLM-8B
KernelLLM 旨在將 PyTorch 模塊自動翻譯為高效的 Triton 內核代碼，從而簡化和加速高性能 GPU 編程的過程。該模型基于 Llama 3.1 Instruct 架構，擁有 80 億參數，專注于生成高效的 Triton 內核實現。
* 在線運行：
OpenBayes 控制臺
項目示例
3. QwenLong-L1-32B：長文本情境推理模型
QwenLong-L1-32B 是首個基于強化學習（RL）訓練的長文本推理大模型，專注于解決傳統大模型在處理超長上下文（如 12 萬 token）時出現的記憶力差，邏輯混亂等問題，突破了傳統大模型的上下文限制，為金融、法律等高精度場景提供了低成本、高性能的解決方案。?
* 在線運行：
OpenBayes 控制臺
項目示例
4. Qwen3-Embedding 系列模型對比評估教程
Qwen3 Embedding 模型系列專為文本嵌入和排序任務而設計。它基于 Qwen3 系列的密集基礎模型構建，提供了各種大小（0.6B、4B 和 8B）的全面文本嵌入和重新排名模型。該系列繼承了其基礎模型的卓越多語言功能、長文本理解和推理技能。Qwen3 Embedding 系列代表了多種文本嵌入和排名任務的重大進步，包括文本檢索、代碼檢索、文本分類、文本聚類和雙文本挖掘。
* 在線運行：
OpenBayes 控制臺
5. 一鍵部署 DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B 參數量為 80 億，通過將 DeepSeek-R1-0528 的復雜推理能力蒸餾到較小的 Qwen3-8B 基座模型上，融合了 Qwen3 的多語言能力和 DeepSeek-R1 的推理優化，性能媲美 GPT-4，支持單卡高效部署，是學術與企業應用的理想選擇。在 AIME 2024 上，DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B 取得了開源模型中的最佳性能（SOTA），超越 Qwen3 8B +10.0%，并與 Qwen3-235B-thinking 的性能相當。
* 在線運行：
OpenBayes 控制臺
項目示例
6. 構建?RAG?系統：基于 Qwen3 Embedding 的實踐
RAGFlow 是一個基于深度文檔理解的開源 RAG（檢索增強生成）引擎。與 LLM 集成后，它能夠提供真實的問答功能，并以來自各種復雜格式數據的可靠引用為支撐。
* 在線運行：
OpenBayes 控制臺
7. vLLM+OpenWebUl 部署 Magistral-Small-2506
Magistral-Small-2506 基于 Mistral Small 3.1（2503）構建，增加了推理能力，通過 Magistral Medium 跟蹤進行 SFT 并在頂部進行強化學習，它是一個參數量為 24B 的小型高效推理模型，能夠在提供答案之前進行長鏈推理追蹤，以更深入地理解和處理復雜問題，從而提高回答的準確性和合理性。
* 在線運行：
OpenBayes 控制臺
項目示例
8. vLLM+Open WebUl 部署 FairyR1-14B-Preview
FairyR1-14B-Preview 專注于數學與代碼任務。該模型基于 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 基座，通過結合微調與模型合并技術構建。研究探索了在參數量大幅減少的情況下，模型在特定任務上實現與更大模型相當甚至更優性能的可能性。該研究得到了國家自然科學基金委項目（62372009）的資助。
* 在線運行：
OpenBayes 控制臺
項目示例
