小米技术团队开源了AI编程助手MiMo Code V0.1.0，基于OpenCode二次开发，采用MIT协议，允许自由修改和商业集成。该工具主打“模型Agent协同优化”，核心亮点包括独创持久记忆系统，解决传统AI编码工具的“健忘”问题，旨在突破局限，实现自进化。
小米宣布将于2026年6月30日下线旧版MiMo-V2-Pro/Omni模型，升级至MiMo V2.5系列，其中mimo-v2-pro迁移至v2.5-pro，mimo-v2-omni升级为v2.5新模型。新版本已全面上线，旨在提供更强推理能力和更高性价比，推动开发者迁移。
月之暗面（Kimi）正推进港股IPO，着手拆除VIE及红筹架构，解散开曼母公司旗下离岸公司，以扫清监管障碍。作为“AI六小龙”之一，此举标志其上市进程进入关键阶段。
谷歌于5月12日推出安卓新功能“创建我的小部件”，支持用户通过自然语言指令（Vibe Code）定制个性化组件。该功能属于Gemini Intelligence生态，今夏将率先在三星Galaxy和Google Pixel系列手机上应用，标志着生成式AI从对话入口向系统级功能定制的演进，打破了预设组件的限制。
VNovels是视觉小说平台，可读原创故事，也能自建发布作品。
免费ATS简历检查器，30秒获VANTAGE-7分数，专家24小时重写，94%面试率。
ReaderLM v2是一个用于HTML转Markdown和JSON的前沿小型语言模型。
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Lam-2是基于自定义架构Aricate V4开发的第二代小型语言模型(SLM)，在问答任务中表现出色，具有卓越的语言连贯性和创造力。相比前代产品，Lam-2在语法正确性和文本生成质量上有显著提升。
TheClusterDev
这是Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct模型的FP8量化版本，通过vLLM框架支持，在保持模型质量的同时显著减小了模型体积，提升了推理效率。
DFloat11
这是原始lodestones/Chroma（v39）模型的DFloat11无损压缩版本，将模型大小缩小了32%，同时保持位级相同的输出，并支持高效的GPU推理。
ubergarm
当前V3-0324模型在该尺寸类别中表现最佳的量化版本，在保持性能接近Q8_0的同时显著减小了体积
mradermacher
这是Casual-Autopsy/Llama-3-VNTL-Yollisa-8B的加权/矩阵量化版本，适用于英语和日语处理，特别针对日本媒体、御宅族媒体和视觉小说（VNs）领域。
2121-8
Parler-TTS Mini v1 是一个基于日语的小型文本转语音模型，支持高质量的语音合成。
parler-tts
Parler-TTS Mini v1.1 是一个轻量级的文本转语音模型，基于45,000小时的音频数据训练而成，能够生成高质量、自然流畅的语音，其特性可以通过简单的文本提示进行控制。
simran14
基于simran14/mr-model-h在Common Voice 17.0马拉地语数据集上微调的Whisper小型语音识别模型
fairportrobotics
FRC 578团队开发的YOLO v10小模型，用于教学演示，展示目标检测模型原理
yujiepan
这是一个用于调试的小型CLIP模型，基于ViT架构，随机初始化权重。
1aurent
DinoBloom是一个基于Vision Transformer的小型特征提取模型，专门为血液学中的细胞嵌入任务设计。
avsolatorio
NoInstruct小型嵌入模型v0是一种改进的嵌入模型，专注于提升检索任务性能，同时保持对任意指令编码的独立性。
ipsilondev
Parler-TTS Mini v0.1 是一个轻量级的文本转语音模型，基于10.5K小时的音频数据训练而成，能够生成高质量、自然流畅的语音，并通过简单的文本提示控制语音特征。
unum-cloud
UForm是一款小巧的多模态AI模型，可将视觉和英文文本映射到共享向量空间，支持内容理解与生成。该模型采用轻量级设计，文本编码器为4层BERT，视觉编码器为ViT-S/16，可生成256维嵌入向量。
UForm-Gen2-dpo 是一个小型生成式视觉语言模型，通过直接偏好优化（DPO）在 VLFeedback 和 LLaVA-Human-Preference-10K 偏好数据集上针对图像描述生成和视觉问答任务进行对齐训练。
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基于ViT架构的小型CLIP模型，适用于零样本图像分类任务，训练于LAION-400M数据集。
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Fluently V3-inpainting 是一个基于多个检查点和LoRA合并而成的图像修复模型，特别擅长处理小部件和复杂物体的修复任务。
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LLaMA-VID是基于LLaMA/Vicuna微调的开源多模态聊天机器人，通过扩展上下文令牌支持长达数小时的视频处理能力。
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这是一个小型GPT-2模型，在TinyStories V2数据集上预训练，具有3M可训练参数，表现出良好的文本生成连贯性。
rinna
由rinna株式会社训练的日语HuBERT基础模型，基于约19,000小时的日语语音语料库ReazonSpeech v1训练。
一个用于访问视觉小说数据库(VNDB)的MCP服务器，提供视觉小说搜索和详细信息查询功能，并具有API请求缓存优化。
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