Best SLM AI tools

Assisterr AI es una plataforma descentralizada que permite a los usuarios crear, poseer y monetizar Modelos de Lenguaje Pequeños (SLM) y agentes de IA especializados sin necesidad de código. Aprovecha la tecnología blockchain para la transparencia y ofrece un ecosistema completo que incluye un constructor sin código, un mercado de modelos, un mercado de datos y una incubadora para innovadores en IA.

Zyphra es una empresa de investigación de IA de código abierto que desarrolla modelos fundacionales eficientes y de alto rendimiento. Proporcionan modelos de lenguaje pequeños (SLM) de última generación, sistemas de texto a voz (TTS) y modelos de razonamiento especializados para desarrolladores e investigadores, centrándose en democratizar la IA avanzada para aplicaciones en dispositivos y empresariales.

Liquid AI proporciona una pila de IA nativa de borde para construir IA de propósito general eficiente que se ejecuta directamente en los dispositivos. Cuenta con Liquid Foundation Models (LFM), una plataforma (LEAP) y una aplicación (Apollo) para ofrecer soluciones de IA rápidas, privadas y personalizables con cero dependencia de la nube, optimizadas para entornos de baja potencia como IoT, automoción y móviles.

Assisterr es una plataforma descentralizada para crear, poseer y monetizar Modelos de Lenguaje Pequeños (SLM) especializados utilizando herramientas sin código. Aprovecha la tecnología blockchain para construir un ecosistema impulsado por la comunidad donde los usuarios pueden colaborar, lanzar agentes de IA en un mercado y ganar recompensas, haciendo que la IA avanzada sea accesible tanto para individuos como para empresas sin experiencia técnica.

llmware es una plataforma de IA enfocada en empresas para construir y desplegar flujos de trabajo de IA privados. Su producto estrella, Model HQ, permite a los usuarios ejecutar más de 100 modelos de lenguaje pequeños (hasta 32B de parámetros) de forma segura y local en PC con IA, sin conexión a internet. Ofrece RAG en el dispositivo, consultas SQL y otras tareas automatizadas, enfatizando la privacidad de datos, la optimización de hardware y un costo de inferencia por token de cero.