俄勒冈州作家伊丽莎白·莱昂对Adobe提起集体诉讼，指控其训练轻量化语言模型SlimLM时，使用了包含其盗版作品在内的非法数据集。SlimLM专为移动设备文档辅助任务优化，Adobe称其基于开源数据集SlimPajama-627B训练。莱昂认为该数据集包含未经授权的作品，侵犯了作者权益。
阿布扎比人工智能集团G42发布开源印英大语言模型NANDA87B，拥有87亿参数，为早期版本升级。该模型由穆罕默德・本・扎耶德人工智能大学与G42旗下Inception公司及芯片商Cerebras合作开发，现已在Hugging Face平台开放权重，供开发者、创作者和企业自由使用与功能扩展。
日本数据科学家本田崇人推出开源编程语言“Sui”，旨在解决大语言模型生成代码的准确性问题，宣称可实现100%准确率。其设计理念源于日本美学“粋”，强调精炼与去除冗余，核心原则包括保证零语法错误率，并使用数字作为变量。
艾伦人工智能研究所发布开源视频语言模型Molmo2系列，包括基于阿里巴巴Qwen3的4B和8B版本，以及基于Ai2Olmo的完全开源7B版本，并公开训练数据，彰显其开源承诺。
开源平台，提供LLM应用的提示管理、评估和可观测性工具。
一个兼容多种大语言模型的开源 AI Agent CLI 工具。
开源编码 LLM，专为软件工程任务设计。
一款 AI 大模型驱动的开源知识库搭建系统。
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
$7
$35
$17.5
$21
Alibaba
$4
$16
$1
$10
256
$2
$20
$6
$24
Baidu
128
$8
$240
52
Bytedance
$1.2
$3.6
4
prithivMLmods
ActIO-UI-7B-RLVR 是由 Uniphore 发布的 70 亿参数视觉语言模型，专门用于计算机界面自动化任务。它基于 Qwen2.5-VL-7B-Instruct，通过监督微调和可验证奖励的强化学习进行优化，在 GUI 导航、元素定位和交互规划等任务上表现出色，在 WARC-Bench 基准测试中达到了开源 7B 模型的领先水平。
mradermacher
这是一个专注于网络安全领域的20B参数开源大语言模型，基于GPT-OSS架构，并融合了多个网络安全指令数据集进行微调。模型提供了多种量化版本，便于在资源受限的环境中部署，可用于生成网络安全相关的文本、代码和分析报告。
ExaltedSlayer
Gemma 3是谷歌推出的轻量级开源多模态模型，本版本为12B参数的指令调优量化感知训练模型，已转换为MLX框架的MXFP4格式，支持文本和图像输入并生成文本输出，具有128K上下文窗口和140+语言支持。
Olmo-3-Think是艾伦人工智能研究所推出的完全开源的语言模型系列，包含7B和32B两种规模。该模型经过专门训练，能够展现明确的推理链，支持透明的逐步推理和可检查的中间思维痕迹，在推理、数学和代码任务中表现出色。
vanta-research
Atom-Olmo3-7B是基于Olmo-3-7B-Instruct微调的语言模型，专门为协作式问题解决和创造性探索而设计。该模型在处理复杂问题时能提供深思熟虑且结构化的分析，同时保持引人入胜的对话风格，具有Apache 2.0开源许可证。
XiaomiMiMo
米模具身模型（MiMo-Embodied）是一款强大的跨具身视觉语言模型，在自动驾驶和具身AI任务中均展现出了卓越的性能。它是首个将这两个关键领域相结合的开源视觉语言模型，显著提升了在动态物理环境中的理解和推理能力。
allenai
Olmo 3是由Allen Institute for AI开发的开源语言模型系列，包含7B和32B两种规格，分为指令（Instruct）和思考（Think）两种变体。该模型具有出色的长链思维能力，能够显著提升数学和编码等推理任务的表现。
HIT-TMG
Uni-MoE 2.0-Omni 是荔枝科技（Lychee）推出的完全开源全模态模型，采用全模态 3D RoPE 和动态容量专家混合架构，显著提升了以语言为中心的多模态理解、推理和生成能力。该版本集成了全模态理解以及音频和图像生成能力。
Olmo 3是Allen Institute for AI (Ai2)开发的全新32B参数语言模型家族，包含Base、Instruct和Think等变体。该模型基于Dolma 3数据集训练，支持65,536的长上下文处理，旨在推动语言模型科学发展。模型完全开源，遵循Apache 2.0许可证。
Gemma 3 27B IT QAT的MLX MXFP4量化版本，是由Google开发的轻量级开源多模态模型。该模型能够同时处理文本和图像输入并生成文本输出，拥有128K大上下文窗口，支持超过140种语言，适用于多种文本生成和图像理解任务。
Lamapi
Next 12B是基于Gemma 3的120亿参数多模态视觉语言模型，是土耳其最先进的开源视觉语言模型。该模型在文本和图像理解方面表现出色，具备先进的推理和上下文感知多模态输出能力，特别提供专业级的土耳其语支持，同时具备广泛的多语言能力。
kenpath
Svara-TTS是一款面向印度语言的开源多语言文本转语音模型，支持19种语言（18种印度语言+印度英语）。该模型基于Orpheus风格的离散音频令牌方法构建，旨在普通GPU/CPU上实现清晰、富有表现力且低延迟的语音合成。
lapa-llm
Lapa LLM v0.1.2是基于Gemma-3-12B开发的乌克兰语处理开源大语言模型，专注于乌克兰语的自然语言处理任务，在乌克兰语处理方面表现出卓越性能。
Open-Bee
Bee-8B是一个先进的全开源多模态大语言模型，专注于数据质量，旨在缩小与专有模型的性能差距。通过使用高质量的Honey-Data-15M语料库和先进的数据处理管道HoneyPipe，在复杂推理等方面展现了卓越性能。
Kwaipilot
KAT-Dev-72B-Exp是一款用于软件工程任务的720亿参数开源大语言模型，在SWE-Bench Verified基准测试中达到74.6%的准确率，是KAT-Coder模型的实验性强化学习版本。
GA Guard系列是开源权重的审核模型，旨在帮助开发者和组织维护语言模型的安全性、合规性以及与现实世界的一致性。该模型可检测七种违规类别，包括非法活动、仇恨与辱骂、个人身份信息与知识产权、提示安全、色情内容、虚假信息以及暴力与自残。
jeevanrushi07
OpenLLaMA 3B v2是一个基于Transformer架构的开源大语言模型，拥有30亿参数。该模型采用MIT许可证，主要用于英文文本生成任务，支持聊天机器人等多种应用场景。
GeneralAnalysis
GA Guard Thinking是General Analysis开发的40亿参数开源审核模型，专门用于检测和防止语言模型生成不安全、不合规的内容。该模型在七个安全类别上进行训练，能够有效识别非法活动、仇恨言论、个人信息泄露等风险内容。
Lapa LLM 12B PT是基于Google Gemma 3-12B开发的开源大语言模型，专门针对乌克兰语处理优化。由乌克兰多所高校研究团队开发，在乌克兰语处理方面表现卓越，具备高效的指令微调和多模态能力。
VLA-Adapter
VLA-Adapter是一种在Libero-Spatial上训练的微型视觉语言动作模型，采用Prismatic-VLM架构，仅使用Qwen2.5-0.5B作为大语言模型主干。该模型在机器人基准测试中超越了参数规模更大的开源VLA模型，实现了高性能的视觉-语言-动作理解与执行。
Model Context Protocol (MCP) 是一个开源协议，提供了一系列参考实现和社区构建的服务器，使大型语言模型(LLMs)能够安全、可控地访问工具和数据源。该项目包含多种功能服务器实现，涵盖文件系统、数据库、搜索、API集成等领域，并支持TypeScript和Python SDK开发。
MacPilot CLI是一个开源工具，通过MCP协议让大语言模型与macOS系统交互，提供系统操作功能。
SolidPilot是一个开源的SolidWorks AI助手，采用模块化架构，通过MCP协议与本地语言模型（如Claude）交互，包含Python层、C#适配层和COM桥接等技术组件。
NetBrain MCP是一个开源网络运维平台，通过Model Context Protocol连接大型语言模型与网络设备，实现AI驱动的网络配置、诊断和管理，并提供专业的Web终端界面和网络拓扑可视化功能。
Model Context Protocol (MCP) 是Anthropic发布的开源协议，旨在解决大型语言模型(LLM)与外部数据源和系统连接的标准化问题。它通过提供结构化框架，使模型能够集成和利用外部上下文，从而扩展其能力并提高响应准确性。MCP支持知识扩展、外部工具调用和预写提示等功能。
Model Context Protocol (MCP) 是一个开源协议，提供了一系列参考实现和社区开发的服务器，旨在为大型语言模型（LLM）提供安全、可控的工具和数据源访问。这些服务器展示了MCP的多样性和可扩展性，涵盖了从文件系统操作到数据库集成、从网络搜索到AI图像生成等多种功能。
MCP Jenkins是一个开源项目，实现了Jenkins与AI语言模型的桥接，遵循Anthropic的MCP规范，支持安全、上下文的AI交互。
MCP-OpenLLM是一个LangChain封装工具，用于无缝集成不同的MCP服务器和开源大语言模型（LLMs），支持使用LangChain社区模型。
Model Context Protocol (MCP) 是一个开源协议，提供了一系列参考实现和社区开发的服务器，用于为大型语言模型(LLM)提供安全、受控的工具和数据源访问。该项目包含多种功能服务器，如文件系统操作、Git集成、数据库访问等，并支持通过TypeScript和Python SDK快速开发新服务。
使用开源嵌入模型、向量数据库和Gemini大语言模型构建的RAG系统，支持本地文档处理与动态更新索引。
Model Context Protocol (MCP) 是一个开源协议，旨在通过标准化接口让大型语言模型(LLM)与外部工具、服务和数据源无缝交互，简化集成流程并扩展AI能力。
Model Context Protocol (MCP) 是一个开源协议，提供了一系列参考实现和社区开发的服务器，使大型语言模型(LLM)能够安全、可控地访问工具和数据源。该项目包含多种功能的服务器实现，如文件系统操作、数据库访问、Git管理、Slack集成等，并支持TypeScript和Python SDK。
Model Context Protocol (MCP) 是一个开源协议，提供了一系列参考实现和社区开发的服务器，使大型语言模型(LLM)能够安全、可控地访问工具和数据源。该项目包含多种类型的服务器实现，涵盖文件系统、数据库、Git、Slack等多个领域，展示了MCP的多样性和可扩展性。
SCANOSS MCP服务器是一个集成SCANOSS开源扫描技术的服务，通过Model Context Protocol为语言模型提供代码片段扫描、开源许可证合规性检查及组件分析功能。
Model Context Protocol (MCP) 是一个开源协议，提供了一系列参考实现和社区构建的服务器，使大型语言模型(LLM)能够安全、可控地访问工具和数据源。该项目包含多种类型的服务器实现，涵盖文件系统、数据库、Git、Slack等多个领域，支持TypeScript和Python SDK。
该项目提供了一个基于Python的MCP服务器，用于将OSV（开源漏洞）数据与AI助手或大型语言模型集成，通过MCP协议暴露工具和资源以增强LLM的工作流程和能力。
这是一个包含多个开源AI项目的列表，涵盖了从自动化代理、大语言模型、图像生成到AI开发框架等多个领域。这些项目旨在帮助开发者利用AI技术赚钱，包括构建智能助手、自动化工作流、内容生成等应用。
MCP-OpenLLM是一个LangChain包装器，用于无缝集成不同的MCP服务器和开源大语言模型（LLMs），支持使用LangChain社区模型。
模型上下文协议(MCP)是一个开源协议，为大语言模型提供标准化连接外部数据源和工具的方法，支持资源、提示词、工具、采样等功能，本文重点介绍了如何开发和使用MCP工具服务。
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