OpenRouter基于超100万亿标记数据研究发现，自2024年12月o1推理模型推出后，大型语言模型使用方式显著变化。开放权重模型使用增长明显，尤其在创意角色扮演和编程辅助领域，超出预期。
亚马逊云科技在2025年re:Invent大会上推出Nova2模型系列，包括四款新模型，在推理、多模态、对话AI、代码生成和Agent任务方面具备领先性价比。其中，Nova2Lite专为日常负载设计，支持文本、图像和视频输入并生成文本输出，是一款快速经济的推理模型。
英伟达在NeurIPS2025发布L4级自动驾驶推理模型Alpamayo-R1，基于Cosmos-Reason系列，可同时处理摄像头、激光雷达和文本指令，通过内部推理输出驾驶决策。模型采用视觉、语言、动作三模态端到端统一架构，避免模块误差叠加，旨在为车辆赋予“人类常识”。
英伟达在NeurIPS大会上发布新基础设施与AI模型，加速物理AI技术发展，涉及机器人及自动驾驶领域。其中，Alpamayo-R1作为首个自动驾驶推理视觉语言模型亮相，专为自动驾驶研究设计，具备感知与交互现实世界的能力。
一个通用框架，用于在测试时调节大型推理模型的思维进度。
全球最强的编程和推理模型，提升开发效率。
昆仑万维开源的高性能数学代码推理模型，性能卓越
全新多模态推理模型，支持图文输入、文字输出，具备高精度图像感知与复杂推理能力。
Openai
$2.8
Input tokens/M
$11.2
Output tokens/M
1k
Context Length
Xai
$1.4
$3.5
2k
$7.7
$30.8
200
-
Anthropic
$7
$35
Google
$2.1
$17.5
$21
$105
$0.7
Alibaba
$4
$16
$1
$10
256
$6
$24
$2
$20
Baidu
128
Moonshot
Bytedance
$0.8
32
squ11z1
Hypnos i1-8B 是基于 Nous Hermes 3（Llama 3.1 8B）的专业推理模型，专注于复杂逻辑、思维链推理和数学问题求解。该模型在混合量子-经典机器学习领域进行了独特探索，通过引入量子噪声注入提升了模型的创造力和推理能力。
Intel
DeepMath是一个40亿参数的数学推理模型，基于Qwen3-4B Thinking构建，结合了微调的大语言模型与沙盒化Python执行器。它能够为计算步骤生成简洁的Python代码片段，显著减少错误并缩短输出长度。
Mungert
gpt-oss-safeguard-20b是基于GPT-OSS-20b微调的安全推理模型，专门用于大语言模型输入输出过滤、在线内容标注以及信任与安全用例的离线标注。该模型采用Apache 2.0许可证，支持自定义策略和透明决策过程。
unsloth
gpt-oss-safeguard-120b 是 OpenAI 基于 gpt-oss 构建的安全推理模型，拥有 1170 亿参数（其中 51 亿为活跃参数）。该模型专门针对安全用例设计，能够根据提供的安全策略对文本内容进行分类和执行基础安全任务。
GPT-OSS-Safeguard-20B是基于GPT-OSS构建的210亿参数安全推理模型，专门针对安全相关的文本内容分类和过滤任务进行优化。该模型支持自定义安全策略，提供透明的推理过程，适用于大语言模型输入输出过滤、在线内容标注等安全用例。
ServiceNow-AI
Apriel-H1-15b-Thinker 是一款拥有150亿参数的混合推理模型，结合了Transformer注意力机制和Mamba状态空间层，在推理、数学和编码等方面表现出色，具备高效性和可扩展性。
dleemiller
FineCat-NLI Large是基于tasksource/ModernBERT-large-nli模型微调的自然语言推理模型，在高质量的FineCat-NLI数据集上训练，结合了多个优秀模型的优势，在NLI任务中表现出色，同时保持了ModernBERT架构的高效特性。
ExaltedSlayer
这是一个基于Mistral Small 3.2构建的24B参数高效推理模型，转换为MLX-MXFP4格式。模型具有增强的推理能力，支持多模态输入，拥有128k上下文窗口，可在RTX 4090或32GB RAM的MacBook上运行。
Nanbeige
Nanbeige4-3B-Thinking是第四代Nanbeige大语言模型家族中的30亿参数推理模型，通过提升数据质量和训练方法实现了先进的推理能力。该模型在数学、科学、创意写作、工具使用等多个领域表现出色，支持多阶段课程学习和强化学习训练。
Thrillcrazyer
Qwen-1.5B_THIP是基于DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B在DeepMath-103k数学数据集上使用TRL框架进行GRPO方法微调的数学推理模型。该模型专门针对数学问题解决进行了优化，具备较强的数学推理能力。
nightmedia
LFM2-8B-A1B-qx86-hi-mlx是基于MLX格式的高效推理模型，从LiquidAI/LFM2-8B-A1B转换而来。该模型采用混合专家架构，在推理任务中表现出卓越的效率，特别擅长复杂逻辑推理任务，同时支持多语言处理。
cpatonn
Apriel-1.5-15b-Thinker是ServiceNow开发的150亿参数多模态推理模型，具备文本和图像推理能力，性能可媲美比它大10倍的模型，在人工分析指数上获得52分，在企业领域基准测试中表现优异。
Apriel-1.5-15b-Thinker是ServiceNow Apriel SLM系列中的多模态推理模型，具有150亿参数，能够在文本和图像推理任务上与规模大10倍的模型竞争。该模型通过中期训练方案实现了卓越的推理能力，无需图像SFT训练或强化学习即可达到SOTA性能。
prithivMLmods
多拉多网络冲浪工具扩展版是基于通义千问3-4B微调的函数调用和智能推理模型，专为网络搜索编排、工具增强推理和动态问题解决而设计。它在智能决策、工具选择和结构化执行流程方面表现出色。
Apriel-1.5-15b-Thinker是ServiceNow开发的多模态推理模型，拥有150亿参数，在文本和图像推理任务上表现出色，性能可与比其大10倍的模型竞争。
openai
gpt-oss-safeguard-20b是基于gpt-oss构建的安全推理模型，拥有210亿参数（其中36亿为活跃参数），专门针对安全用例设计。该模型可根据提供的安全策略对文本内容进行分类，并执行基础安全任务，适用于大语言模型输入输出过滤、在线内容标注等场景。
gpt-oss-safeguard-120b是基于gpt-oss构建的安全推理模型，专门为安全用例设计。该模型能够根据提供的安全策略对文本内容进行分类，并执行一系列基础安全任务，适用于大语言模型输入输出过滤、在线内容标注等场景。
facebook
MobileLLM-R1是Meta发布的高效推理模型系列，包含140M、360M和950M三种规模。该模型专门针对数学、编程和科学问题进行优化，在参数规模较小的情况下实现了与大规模模型相当甚至更优的性能。
MobileLLM-R1是Facebook推出的高效推理模型系列，专注于数学、编程和科学问题解决。该模型在仅使用约2T高质量标记进行预训练的情况下，在多项基准测试中取得了优异性能。
MobileLLM-R1是专注于数学、编程和科学问题的高效推理模型系列，在较少训练数据下实现出色性能，提供完整的训练配方和数据源。
本地化运行的智能代理系统，结合推理模型与工具调用模型
一个基于Model Context Protocol (MCP)的服务器，提供对DeepSeek-R1推理能力的访问，使非推理模型能够通过增强的思考生成更好的响应。
eShopLite是一个基于.NET的轻量级电子商务平台，提供语义搜索、云平台集成和智能推理模型等功能，帮助开发者快速构建和扩展在线商店。
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