微软AI高管预言,未来五年内,每个人都将拥有专属AI伴侣,它能深度理解用户,建立亲密联结,超越传统聊天机器人。
马斯克旗下xAI公司启动全球首个吉瓦级AI训练集群“Colossus2”,用于驱动Grok聊天机器人。该超级计算机占地约13个足球场,配备10万块英伟达H100芯片,标志着AI算力竞赛进入新阶段。
谷歌明确表示不在Gemini聊天界面插广告,而是将广告融入AI搜索生态,让商业信息在用户需要时自然出现。Gemini定位为创作与任务执行的AI助手,广告策略更注重精准与用户体验。
Claude推出的Cowork桌面应用由AI自主生成代码,上线两周即获4600万用户关注。它能读取文件并主动整理、编辑、创建和优化工作流,将智能助手从聊天窗口移至电脑桌面,颠覆传统工作方式。
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Openai
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1k
Context Length
Google
$0.49
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Xai
$1.4
$3.5
2k
$7.7
$30.8
200
-
Anthropic
$105
$525
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$35
$17.5
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Alibaba
$4
$16
Baidu
128
$6
$24
256
Bytedance
$1.2
$3.6
4
$2
nvidia
NVIDIA GPT-OSS-120B Eagle3是基于OpenAI gpt-oss-120b模型的优化版本,采用混合专家(MoE)架构,具备1200亿总参数和50亿激活参数。该模型支持商业和非商业使用,适用于文本生成任务,特别适合AI Agent系统、聊天机器人等应用开发。
NVIDIA Qwen3-32B FP4模型是阿里巴巴Qwen3-32B模型的量化版本,使用优化的Transformer架构,对权重和激活进行FP4量化,适合用于AI智能体系统、聊天机器人、RAG系统等AI应用。
NVIDIA Qwen3-14B FP4模型是阿里巴巴Qwen3-14B模型的量化版本,采用FP4数据类型进行优化,通过TensorRT-LLM进行高效推理。该模型专为NVIDIA GPU加速系统设计,适用于AI Agent系统、聊天机器人、RAG系统等多种AI应用场景,支持全球范围内的商业和非商业使用。
NVIDIA Qwen3-8B FP4 模型是阿里巴巴Qwen3-8B模型的量化版本,采用优化的Transformer架构的自回归语言模型。该模型使用FP4量化技术,在保持性能的同时显著减少内存占用和计算需求,适用于AI智能体系统、聊天机器人、RAG系统等应用场景。
NVIDIA Qwen3-30B-A3B FP4是阿里巴巴Qwen3-30B-A3B模型的量化版本,采用优化的Transformer架构,通过FP4量化技术将模型大小减少约3.3倍,同时保持较好的性能表现。该模型支持商业和非商业用途,适用于AI代理系统、聊天机器人、RAG系统等应用场景。
LumiOpen
Poro 2 8B Instruct 是一个基于 Llama 3.1 8B 架构的指令遵循聊天机器人模型,专为芬兰语和英语的对话式 AI 应用设计。
Mungert
Llama-3.1-Nemotron-Nano-4B-v1.1是一款基于Llama 3.1优化的大语言模型,在准确性和效率间取得良好平衡,适用于AI代理、聊天机器人等多种场景。
这是DeepSeek AI的DeepSeek V3-0324模型的量化版本,采用优化的Transformer架构,通过FP4量化技术显著减少了模型大小和GPU内存需求,适用于AI智能体系统、聊天机器人等多种AI应用场景。
niki2one
一个面向印尼语虚拟主播AI的文本生成模型,整合YouTube直播聊天交互与生成式AI响应
backyardai
马格南V4 72B是基于Qwen打造的模型系列中的一员,旨在复刻Claude 3系列模型的散文质量,适用于本地AI聊天应用。
RichardErkhov
CursorCore是一系列专为AI辅助编程设计的开源模型,旨在支持自动编辑和内联聊天等功能,复刻像Cursor这类闭源AI辅助编程工具的核心能力。该模型基于Qwen2.5-Coder-1.5B微调,通过对齐编程指令生成数据实现编程辅助功能。
madhurjindal
这是一款最先进的人工智能安全模型,能够以97.99%的准确率检测越狱尝试、提示注入和恶意命令。该模型为LLM、聊天机器人和AI系统提供卓越的保护,防止被利用。
基于GGUF格式的无审查角色扮演模型,具有出色的推理和上下文跟踪能力,适用于本地AI聊天应用。
ruslanmv
专为医学问答微调的Llama3模型,基于AI医疗聊天机器人数据集训练,提供专业医学解答。
CreitinGameplays
ConvAI-9b是一个拥有90亿参数的对话式AI模型,基于Zephyr-7b-beta和Mistral-7B-v0.2融合构建,适用于聊天机器人、虚拟助手等交互场景。
Poro 34B聊天版是基于Poro 34B微调的指令跟随模型,支持芬兰语和英语双语言交互,由Silo AI、TurkuNLP小组与HPLT联合开发。
lightblue
基于ai21labs/Jamba-v0.1微调的聊天机器人模型,支持多语言对话,经过数小时QLoRA微调,能在英语及其他语言中进行合理流畅的对话。
Josephgflowers
Cinder是一款专注于科学与教育对话的AI聊天机器人,基于TinyLlama 11亿参数模型,融合多类独特数据集训练而成。
poisson-fish
基于《星空》游戏中瓦斯科角色语音训练的派珀文本转语音模型,适用于AI伙伴模组和本地大型语言模型聊天
togethercomputer
RedPajama-INCITE-Chat-3B-v1是由Together Computer联合开源AI社区领导者共同开发的28亿参数聊天语言模型,在OASST1和Dolly2数据集上进行了微调,专门用于增强对话能力。
HiveChat是一个专为中小团队设计的AI聊天应用,支持多种大模型服务商,提供分组管理、Token限额、第三方登录等功能。
Coco AI是一个统一搜索平台,集成了企业应用和数据(如Google Workspace、Dropbox、GitHub等),提供跨平台搜索和AI驱动的团队聊天功能,旨在提升工作效率和协作体验。
Unreal Engine生成式AI支持插件,集成多种前沿LLM/GenAI模型API,提供游戏开发中的AI集成层支持,包括OpenAI、Claude、Deepseek等模型的聊天、结构化输出等功能,并支持Model Control Protocol(MCP)实现场景对象控制、蓝图生成等高级功能。
一个基于TypeScript的MCP服务器,可将Claude与任何兼容OpenAI SDK的聊天完成API集成,支持多种AI聊天提供商。
Notebook Intelligence (NBI) 是一个为JupyterLab设计的AI编码助手和可扩展AI框架,支持GitHub Copilot及其他LLM提供商的模型,包括本地Ollama模型。它通过代码生成、自动补全和聊天界面等功能显著提升生产力,并支持Model Context Protocol (MCP) 服务集成。
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。
一个基于Datawrapper Python库的MCP服务器,允许AI助手创建、发布、更新和展示Datawrapper图表,支持通过聊天交互完成图表操作。
EspoCRM MCP服务器是一个全面的模型上下文协议服务器,提供与EspoCRM的无缝集成,支持47种工具进行完整的CRM操作,包括联系人、账户、机会、会议、用户、任务、线索管理以及团队、角色、实体关系等高级功能,并包含AI聊天机器人界面。
Cursor聊天历史分析工具,通过MCP协议让AI助手读取本地聊天数据,提供个性化编程辅助和模式分析
一个集成了LangChain、自定义MCP服务器和谷歌Gemini AI模型的聊天平台,提供增强的对话功能。
Perplexity AI MCP服务器项目,提供标准化的接口访问Perplexity AI功能,包括聊天、搜索和文档检索。
Deep-Co是一个基于Compose Multiplatform开发的跨平台聊天客户端,支持多种LLM API提供商,包括OpenRouter、Anthropic、Grok、OpenAI等,并兼容OpenAI API和本地模型。具备聊天记录管理、提示词管理、角色适配、TTS等功能,支持多语言和主题定制。
该项目提供了在Android Studio中集成AI聊天功能的指南,使开发者能够通过自然语言与代码和项目交互,包括代码问答、修改、解释和调试等功能。
一个基于DeepSeek API的MCP类服务器原型,提供终端命令执行和AI聊天集成功能。
Spring AI MCP客户端是一个基于Spring AI和Anthropic Claude/OpenAI模型的聊天应用,通过MCP协议与服务器交互,支持AI驱动的对话功能。
interactive-mcp是一个基于Node.js/TypeScript实现的MCP服务器,旨在促进LLM与用户之间的交互式通信。它提供多种工具如用户输入请求、系统通知和持久聊天会话,适用于需要本地用户交互的AI助手场景。
为Dify AI提供模型上下文协议服务的服务器,支持聊天完成功能和餐厅推荐工具。
MCP是一个基于客户端-服务器架构的AI聊天系统,支持通过多种专用服务器(文件系统、Slack、Brave搜索)扩展Claude AI的功能,使其能智能访问本地文件、Slack对话和实时网络信息。
该项目展示了一个基于Node.js的MCP服务架构,包含后端API服务、MCP服务器和客户端AI聊天机器人。MCP服务器标准化了API访问方式,客户端通过集成MCP能力实现了自定义数据存储功能。
一个支持多AI供应商的MCP协议聊天服务器,可通过工具或预设提示发送请求