中国科学院于4月28日在北京发布“磐石100”模型体系，以“磐石”科学基础大模型为底座，构建涵盖数学、物理、材料、天文、环境、空天、地理及生命科学八大领域的学科大模型集群。此举标志着AI for Science从分散单点探索转向协同高效的平台化创新阶段，核心底座升级，实现三大功能全方位赋能。
中国科学院4月28日发布“磐石100”模型体系，标志我国AI for Science从单点探索进入体系化创新。该体系以“磐石”科学基础大模型为底座，构建覆盖数学、物理、材料、生命科学等八大重点学科的模型集群，形成数智化科研平台，实现从基础到应用的完整技术架构。
DeepSeek V4中文大模型测评中，Pro版以70.98分重夺国内第一，Flash版68.82分紧随其后。测评涵盖数学推理、科学推理、代码生成、智能体任务规划、指令遵循和幻觉控制六维度，标志着国产开源模型技术新突破。
英国政府面临双重挑战：既要推动清洁能源，又要成为AI超级大国。然而，负责AI发展的科学、创新与技术部（DSIT）与能源安全与净零排放部（DESNZ）对AI数据中心电力需求预估严重分歧——DSIT预测2030年需求达6吉瓦，而DESNZ观点不同，凸显部门间协调不足。
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Rnj-1-instruct 是由 Essential AI 从头开始训练的 80 亿参数开放权重密集模型，针对代码、STEM 领域、智能体能力和工具调用进行了优化。它在多种编程语言中表现出色，同时在数学和科学领域也展现出强大实力，能力与最先进的开放权重模型相当。
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本模型是基于Qwen3-4B-Thinking-2507基础模型，使用高推理难度的Gemini 3 Pro预览数据集进行蒸馏训练得到的模型。它专注于提升在编码和科学领域的复杂推理能力，通过特定数据集的训练，旨在将大型模型（如Gemini 3 Pro）的推理能力高效地迁移到较小规模的模型中。
black-forest-labs
FLUX.2 [dev] 是一个拥有320亿参数的校正流变压器模型，专门用于图像生成、编辑和组合任务。该模型在文本到图像生成、单参考编辑和多参考编辑方面处于领先水平，无需微调即可实现角色、对象和风格参考，支持个人、科学和商业用途。
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Olmo 3是由Allen Institute for AI开发的新一代语言模型家族，包含7B和32B的指令和思维变体。该模型在长链式思维方面表现出色，能显著提升数学和编码等推理任务的性能。所有代码、检查点和训练细节都将公开，推动语言模型科学发展。
Olmo 3是由Allen Institute for AI开发的全新语言模型家族，包含7B和32B两种规模，有指令（Instruct）和思维（Think）两种变体。该模型采用长链式思维提升数学和编码等推理任务表现，旨在推动语言模型科学发展。
这是一个基于Claude Sonnet 4.5推理数据集训练的30B参数大语言模型，专门针对高难度推理任务进行优化，在编码和科学领域表现出色。
这是一个基于Qwen3 30B A3B模型，在Claude Sonnet 4.5高推理难度数据集上训练的蒸馏模型。该模型专门针对复杂推理任务进行优化，在编码和科学领域表现出色，具备较强的逻辑推理能力。
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。
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这是一个专为圣西蒙大学科学与技术学院学生设计的微调AI模型，集成在TecnoTime应用程序中，帮助学生保持学习组织性、提高学术连续性，通过结构化通知和激励信息强化学习习惯。
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metatune-gpt20b是一个具有自改进能力的大语言模型原型，能够为自身生成新数据、评估自身性能，并根据改进指标调整超参数。该模型在博士后水平的科学和数学理解方面表现出色，同时也可用于编码任务。
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Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking-1M-qx64n-mlx是一个采用混合专家架构和Deckard混合精度量化技术的大语言模型，具有800亿参数和1M标记的上下文长度。该模型在科学技术推理和长文本处理方面表现卓越，相比指令模型在认知基准测试中提升20-35%。
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。
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基于Qwen3-4B-Thinking-2507微调的专业数据科学代理模型，专门针对Jupyter笔记本环境优化，能够执行Python代码、分析数据集并提供逐步推理。
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基于bert-base-uncased通过LoRA（低秩自适应）技术微调的意图分类模型，可将文本分类为商业、技术、科学等类别，是语义路由器项目的一部分，针对Rust中的Candle框架进行了优化。
基于BERT基础无大小写模型，使用LoRA（低秩自适应）技术进行微调的意图分类模型，可将文本分类为商业、技术、科学等类别，是语义路由器项目的一部分，针对Rust语言中的Candle框架进行了优化。
Olmo 3是由Allen Institute for AI开发的全新7B参数语言模型系列，基于Transformer架构，在Dolma 3数据集上训练，旨在推动语言模型科学发展。模型提供Base、Instruct和Think等多种变体，支持最长65,536的上下文长度。
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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Meta发布的高效推理语言模型系列，专注于数学、编程和科学问题解决。该模型在参数规模较小的情况下仍能取得优异性能，提供完整的训练配方和数据源支持复现研究。
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。
这是一个持续更新的MCP服务器精选列表，涵盖了浏览器控制、艺术与文化、云平台、命令行、通信、客户数据平台、数据库、开发者工具、数据科学工具、文件系统、金融与金融科技、游戏、知识与记忆、位置服务、营销、监控、搜索和实用工具等多个类别。每个项目都附带了GitHub链接和星标数量，方便用户快速了解和使用。
Vestige是一个基于认知科学的AI记忆引擎，通过实现预测误差门控、FSRS-6间隔重复、记忆梦境等29个神经科学模块，为AI提供长期记忆能力。包含3D可视化仪表板和21个MCP工具，完全本地运行，无需云端。
Awesome MCP Servers 是一个全面的Model Context Protocol (MCP)服务器集合，涵盖了7158个MCP服务器，分为33个类别，包括AI集成、艺术媒体、浏览器自动化、云服务、数据库、开发者工具、文件系统、金融、游戏、硬件、医疗、基础设施、知识管理、位置地图、市场营销、监控、多媒体处理、操作系统、项目管理、科学研究、安全、社交媒体、旅行交通、实用工具和版本控制等。
这是一个实现MCP代码执行模式的服务器，通过单工具桥接和零上下文发现机制，将MCP工具调用开销从数万token降至约200token，并在根容器中安全执行Python代码，支持数据科学和安全隔离。
Ruchy是一个用于数据科学和科学计算的现代编程语言，具有自托管编译器、全面的工具链和企业级质量标准。
bioRxiv MCP服务器为AI助手提供访问bioRxiv预印本库的桥梁，支持论文搜索、元数据获取等功能，助力生物科学研究。
Lookerctl是一个用于大规模管理和优化LookML的综合性命令行工具，提供本地快速验证、使用分析、依赖映射、科学测试和AI集成等功能，支持MCP服务器供AI代理使用。
一个通过arXiv API提供科学论文访问的MCP服务器，支持搜索、获取论文元数据和摘要等功能。
Symbolica-mcp是一个科学计算模型上下文协议(MCP)服务器，提供符号计算、数据分析、可视化及量子计算等功能，支持在容器化环境中运行。
Molecule-MCP是一个连接分子科学工具与Claude AI的服务器，通过MCP协议实现AI直接控制分子建模工具
Paperclip是一个模型上下文协议(MCP)服务器，支持从Arxiv、开放科学框架(OSF)API和OpenAlex搜索和检索研究论文。
NeoCoder是一个基于Neo4j知识图谱的AI编程辅助系统，通过MCP服务器实现AI助手与知识图谱的交互，提供标准化编码工作流程、动态指令手册和项目记忆功能。系统支持多种操作模式（incarnations），包括基础编程、科学研究、决策分析、复杂系统建模、知识图谱管理和代码分析等，通过Neo4j存储工作流模板和执行记录，确保编码过程的可追溯性和标准化。
一个提供WolframAlpha LLM API访问的MCP服务器，支持自然语言查询数学、科学等多领域问题
medRxiv MCP服务器是一个连接AI助手与medRxiv预印本库的桥梁，通过MCP协议实现健康科学论文的搜索、访问和分析功能。
一个基于Model Context Protocol的服务器，提供与protocols.io科学实验协议平台交互的工具，包括协议搜索、创建、管理和步骤操作等功能。
MCP-DBLP是一个基于模型上下文协议（MCP）的服务，为大型语言模型提供访问DBLP计算机科学文献数据库的功能，包括搜索、引用处理和BibTeX导出等。
一个提供WolframAlpha LLM API访问的MCP服务器，支持自然语言查询数学、科学、历史等多领域问题，返回结构化响应。
Academia MCP是一个为学术研究设计的MCP服务器，提供搜索、获取、分析和报告科学论文与数据集的工具，支持ArXiv、ACL Anthology、Hugging Face等平台，并包含网页爬取、LaTeX编译、PDF阅读及LLM增强功能。
stats-compass-mcp是一个MCP工具，可将LLM转变为数据分析师，提供数据加载、清洗、探索性分析、可视化及机器学习工作流等多种数据科学功能。
Adaptive Graph of Thoughts是一个基于Neo4j图数据库的智能科学推理框架，通过图结构实现复杂的科学推理任务，支持与Claude Desktop等AI应用集成。
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