2025-01-05 17:31 浙江

模型上新828，数据集上新72，应用上新61，文章发布9篇

?魔搭ModelScope本期社区进展：

?828个模型：Cogagent-9b、SmallThinker-3B-Preview、HuatuoGPT-o1系列等；

?72个数据集：lmsys_chat_1m_clean、reasoning-1-1k、LaTeX公式OCR识别数据集等；

?61个创新应用：mirau-14b-demo、GPT-SoVITS V2 Taffy语音在线生成、集体照人脸识别与查询分割（复旦MSE）等；

? 9篇内容：

AI电影从这个LoRA开始：魔搭AIGC1月赛题公布&12月赛题获奖作品新鲜出炉，快来围观风格化地标！

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精选模型

Cogagent-9b-20241220

CogAgent-9B是智谱AI基于GLM-4V-9B训练的专用Agent任务模型，专注于通过屏幕截图预测下一步GUI操作，无需HTML等文本表征。它能够结合历史操作执行用户指定的任务，适用于个人电脑、手机和车机设备等多种GUI交互场景。相较于2023年12月的第一版，CogAgent-9B-20241220在GUI感知、推理准确性、动作空间、任务普适性和泛化性上显著提升，并支持中英文双语交互。

模型链接：

https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/cogagent-9b-20241220

运行模型

代码下载

git clone https://github.com/THUDM/CogAgent.gitcd CogAgent

模型下载

modelscope download --model ZhipuAI/cogagent-9b-20241220 --local_dir ./cogagent

CLI模型推理

python inference/cli_demo.py --model_dir ./cogagent --platform "Mac" --max_length 4096 --top_k 1 --output_image_path ./results --format_key status_action_op_sensitive

更多详情请见：

智谱发布GLM-OS概念及Agent产品，CogAgent-9B模型开源助力GUI交互场景

HuatuoGPT-o1系列

HuatuoGPT-o1 是一款为高级医学推理而设计的医学大型语言模型。它在提供最终回答之前，会生成一个复杂的思维过程，进行反思和提炼推理。

模型链接：

HuatuoGPT-o1-7B：

https://www.modelscope.cn/models/FreedomIntelligence/HuatuoGPT-o1-7B

HuatuoGPT-o1-8B：

https://www.modelscope.cn/models/FreedomIntelligence/HuatuoGPT-o1-8B

HuatuoGPT-o1-70B：

https://www.modelscope.cn/models/FreedomIntelligence/HuatuoGPT-o1-70B

HuatuoGPT-o1-72B：

https://www.modelscope.cn/models/FreedomIntelligence/HuatuoGPT-o1-72B

示例代码：

以 HuatuoGPT-o1-7B 推理为例

from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("FreedomIntelligence/HuatuoGPT-o1-7B",torch_dtype="auto",device_map="auto")tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("FreedomIntelligence/HuatuoGPT-o1-7B")
input_text = "How to stop a cough?"messages = [{"role": "user", "content": input_text}]
inputs = tokenizer(tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False,add_generation_prompt=True), return_tensors="pt").to(model.device)outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=2048)print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

SmallThinker-3B-Preview

SmallThinker-3B-Preview是一个基于Qwen2.5-3b-Instruct模型微调的针对边缘部署进行优化的新推理模型，为资源受限设备上的人工智能任务提供了显著的加速。它作为更大的QwQ-32B-Preview的草稿模型，在 llama.cpp 中可以获得 70% 的速度提升（从每秒 40 个 token 提升到每秒 70 个 token）。

模型链接：

https://www.modelscope.cn/models/PowerInfer/SmallThinker-3B-Preview

数据集推荐

lmsys_chat_1m_clean

包含100万条清洁的中文聊天对话记录，用于支持自然语言处理和对话系统的研究与开发。

数据集链接：

https://modelscope.cn/datasets/AI-ModelScope/lmsys_chat_1m_clean

reasoning-1-1k

包含1000个问题，旨在提升模型的逻辑推理能力。

数据集链接：

https://modelscope.cn/datasets/AI-ModelScope/reasoning-1-1k

LaTeX公式OCR识别数据集