本地部署大模型不等于胜任真实业务，AI还需精准理解复杂规则、遵守安全边界、正确调用外部工具。针对这一痛点，蚂蚁ASystem团队联合开源社区维护的本地化后训练工具包AReno，携手百灵大模型推出轻量级后训练实践路径，以提升模型业务落地能力。
企业AI部署成本压力加剧，开源模型虽能降低单token费用，但精准选型困难。面向营销人员的AI公司Writer推出旗舰模型Palmyra X6，基于开源GLM-5.2深度后训练调整，旨在提供更契合业务需求的低成本方案。
今日，CodeBuddy宣布WorkBuddy及IDE、插件、CLI全系产品全面升级至DeepSeek-V4-Pro正式版，为开发者提供最新模型能力。官方同步发布价格调整预告，DeepSeek V4系列近期将全线调价，建议用户提前规划模型使用需求，在现有价格窗口完成部署。此次升级覆盖多端产品体系，强化AI编程与智能开发支持。
超算互联网AI社区推出免费AI视频生成智能体“光影智创”，基于MiniMax-H3满血版模型，依托国产算力免本地部署。支持文字与参考图输入，单次可直出最长15秒768P高清视频。
开源AI工作空间，支持跨1000+集成和主流LLM构建、部署和管理AI代理
企业级AI平台，内置治理，支持团队协作和模型灵活切换，易部署。
可在数秒内部署、运行和扩展任何AI模型，支持平台或API使用。
BytePlus是企业AI云平台，提供模型、工具和基础设施助力AI开发部署
Openai
$2.8
Input tokens/M
$11.2
Output tokens/M
1k
Context Length
Google
$0.49
$2.1
Xai
$1.4
$3.5
2k
$7.7
$30.8
200
-
Anthropic
$105
$525
$0.7
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$17.5
$21
Alibaba
$4
$16
$1
$10
256
Baidu
128
$2
$20
$6
$24
ubergarm
这是ai-sage/GigaChat3-10B-A1.8B-bf16模型的GGUF量化版本，提供了多种量化选项，从高精度的Q8_0到极度压缩的smol-IQ1_KT，满足不同硬件条件下的部署需求。该模型支持32K上下文长度，采用MLA架构，专为对话场景优化。
ss-lab
EXAONE-4.0-1.2B 是一个由 LG AI Research 开发的文本生成模型。它基于 EXAONE-4.0-1.2B 基础模型，使用 tatsu-lab/alpaca 数据集进行了微调，支持英文和韩语两种语言的文本生成任务。模型已转换为 GGUF 格式，便于在本地部署和运行。
bullpoint
GLM-4.6-AWQ是对智谱AI的GLM-4.6（357B MoE）进行高性能AWQ量化的模型，专为vLLM推理进行了优化，能有效提升生产部署的吞吐量。该模型采用4位量化技术，在保持高精度的同时显著减少显存占用。
nineninesix
KaniTTS是一款专为实时对话式AI应用优化的高速、高保真文本转语音模型。它采用两阶段流水线架构，结合大语言模型和高效音频编解码器，实现了卓越的速度和音频质量，支持多种语言并适用于边缘/服务器部署。
amd
Llama-3.1-8B-onnx-ryzenai-npu是由AMD基于Meta的Llama-3.1-8B模型开发的优化版本，专门针对AMD Ryzen AI NPU进行优化部署。该模型通过Quark量化、OGA模型构建器和NPU专用后处理技术，在保持高质量文本生成能力的同时，显著提升了在AMD硬件上的推理效率。
Mungert
LFM2是由Liquid AI开发的新一代混合模型，专为边缘AI和设备端部署而设计，在质量、速度和内存效率方面树立了新标准。该模型采用创新的混合Liquid架构，具有乘法门和短卷积，支持多语言处理。
LiquidAI
LFM2是由Liquid AI开发的新一代混合模型，专为边缘AI和设备端部署设计。该模型在质量、速度和内存效率方面树立了新标准，特别适合在资源受限的环境中运行。
gabriellarson
Foundation-Sec-8B-Instruct是一款专为网络安全应用设计的80亿参数指令调优语言模型。基于Llama-3.1-8B架构，具备出色的指令跟随能力和网络安全专业知识，支持本地部署，可帮助组织构建AI安全工具，减少对云服务的依赖。
NoemaResearch
Nous-V1 8B是由Apexion AI开发的80亿参数语言模型，基于Qwen3-8B架构构建。该模型专为处理各种自然语言处理任务而设计，在对话式AI、知识推理、代码生成和内容创作等方面表现出色，在模型能力和实际部署效率之间取得了良好平衡。
LFM2是由Liquid AI开发的新一代混合模型，专为边缘AI和设备端部署而设计，在质量、速度和内存效率方面树立了新标准。
LFM2是由Liquid AI开发的新一代混合模型，专为边缘AI和设备端部署设计，在质量、速度和内存效率方面树立了新标准。
unsloth
LFM2 是由 Liquid AI 开发的新一代混合模型，专为边缘 AI 和设备端部署设计，在质量、速度和内存效率方面树立了新标准。
LFM2-350M是由Liquid AI开发的第二代混合模型，专为边缘AI和设备端部署设计。该模型在质量、速度和内存效率方面树立了新标准，具有3.5亿参数，支持多种语言，适用于边缘计算场景。
LFM2-700M 是由 Liquid AI 开发的新一代混合模型，专为边缘 AI 和设备端部署设计，在质量、速度和内存效率方面树立了新标准。
LFM2-350M 是由 Liquid AI 开发的混合模型，专为边缘 AI 和设备端部署设计，具有高效训练和推理能力。
mykor
A.X 4.0 Light 是由 SKT AI Model Lab 开发的轻量级大语言模型，基于 Qwen2.5 构建，针对韩语理解和企业部署优化。
kshitijthakkar
LoggenixMoE133M是一款轻量级混合专家（MoE）因果语言模型，总参数量133M，活跃参数量80M。该模型在包含根因分析、代码生成和推理任务的自定义数据集上从头训练，支持智能体能力特殊标记，适合边缘设备部署和专业AI智能体构建。
zai-org
GLM-4-Z1-9B-0414是智谱AI推出的新一代90亿参数开源大语言模型，具有强大的文本生成和推理能力。该模型在数学推理和通用任务方面表现出色，在资源受限场景下实现了效率与效果的出色平衡，支持友好的本地部署。
MCP Atlassian是一个为Atlassian产品（Confluence和Jira）设计的模型上下文协议服务器，支持云端和本地部署，提供AI助手集成功能。
微软官方MCP服务器集合，提供Azure、GitHub、Microsoft 365、Fabric等多种服务的AI助手集成工具，支持本地和远程部署，帮助开发者通过标准化协议连接AI模型与各类数据源和工具。
Cyclops MCP是一个允许AI代理通过模型上下文协议安全管理和部署Kubernetes应用的工具，提供模板验证和应用创建/更新功能
NextChat的定制版本，通过聊天交互创建和部署MCP服务器，集成OpenRouter的LLM模型，提供工具提取、一键部署和AI系统集成指南功能。
Dynatrace Managed MCP服务器是一个开源项目，允许AI助手通过模型上下文协议（MCP）与自托管的Dynatrace Managed部署进行交互，将可观测性数据直接集成到AI辅助工作流中。它支持本地和远程模式，可配置多个环境，提供问题、安全、实体、SLO、事件、日志和指标等数据的查询能力。
一个基于Model Context Protocol的以太坊Layer2网络交互服务器，为AI模型提供标准化接口，支持代币部署、交易管理和跨链操作。
Swarms API 是一个用于构建、部署和管理多智能体系统的REST API，支持多种AI模型和群架构，提供实时监控、批量处理和任务调度等功能。
Socket MCP服务器是一个用于依赖项安全扫描的模型上下文协议服务，提供npm、PyPI等软件包生态系统的安全评分和漏洞检测功能，支持AI助手集成和多种部署方式。
Pop MCP Server 是一个为 Polkadot 生态提供全面开发支持的模型上下文协议服务器，集成了 Pop CLI 工具链，支持智能合约、平行链、运行时模块的创建、构建、测试和部署，并提供完整的 Polkadot、ink! 和 XCM 文档资源，让开发者能够通过自然语言与 AI 助手交互完成整个开发流程。
Komodo MCP服务器是一个模型上下文协议服务，用于通过AI助手和自动化工具管理Docker或Podman容器部署，实现自然语言控制容器管理和服务器编排。
plugged.in App是一个用于管理模型上下文协议(MCP)服务器的综合Web应用，提供统一界面来发现、配置和使用跨多个MCP服务器的AI工具。它支持多工作区、交互式测试平台、工具管理、资源发现等功能，可与各种MCP客户端集成，并支持自托管部署。
TeamSpeak MCP是一个基于Model Context Protocol的服务器控制工具，专门用于让AI模型（如Claude）管理TeamSpeak语音服务器。它提供39种功能工具，涵盖用户管理、频道控制、权限配置等全方位操作，支持多种部署方式（PyPI/Docker/本地），实现自动化TeamSpeak管理。
天工AI模型上下文协议(MCP)服务器，支持多种通信协议，包括STDIO和Streamable Http，提供便捷的部署和开发支持。
Gemini MCP服务器是一个为Claude桌面应用设计的中间件，通过Google Gemini AI模型实现图像生成功能。该项目提供便捷的安装配置向导，支持Docker容器化部署，并允许用户自定义生成参数。
本实验指导用户如何部署MCP服务器并将其集成到Microsoft Copilot Studio中，通过标准化协议连接AI模型与数据源，实现实时数据访问和笑话生成功能。
MCP Hub是一个用于创建和管理模型上下文协议（MCP）服务器与客户端的框架，集成了UV工具以简化包管理和配置。项目包含AI相关的计算机视觉脚本和数据集处理工具，支持快速部署和开发。
该项目构建了一个自主AI系统，能够将API文档自动转换为cURL命令，具备自动化数据集生成、自我改进模型、API执行服务和持续部署功能。
该项目实现钉钉AI助理与本地私有部署的MCP服务通信，支持多模型配置和本地化运行，提供自定义函数开发能力。
Trellis MCP是一个连接AI助手与Trellis 3D生成模型的接口服务，支持通过自然语言快速生成3D资产并导入Blender。该项目基于开源模型，需自行部署API后端，具有快速、免费的特点，但存在稳定性风险。
Crawl4AI MCP服务器是一个高性能的模型上下文协议服务器，为AI助手提供网页抓取、爬取和深度研究功能，通过CloudFlare Workers部署，支持OAuth认证和结构化数据提取。
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