谷歌推出StreetReaderAI原型系统，帮助盲人和低视力用户通过自然语言交互自主探索谷歌街景。该系统融合计算机视觉、地理信息系统和大语言模型，实现多模态AI驱动的实时对话式街景体验，突破传统语音播报局限，提升无障碍城市探索自由度。
Meta与爱丁堡大学合作开发CRV技术，通过分析大型语言模型内部推理电路，预测其推理正确性并修复错误。该方法构建模型激活计算图，高精度检测推理错误，提升AI可靠性。
微软推出开源框架Agent Lightning，利用强化学习优化多代理系统。该框架无需改动现有架构，可将真实代理行为转化为强化学习过渡，提升大规模语言模型策略性能。它将代理建模为部分可观测马尔可夫决策过程，以当前输入为观察、模型调用为行动，并引入奖励机制。
2025年10月27日，MiniMax开源大语言模型MiniMax M2。该模型专为代理工作流和端到端编码设计，采用MoE架构，效率与性能突出：成本仅为Claude Sonnet的8%，速度提升约两倍，为开发者与企业提供高性价比AI解决方案。
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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。
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Lodos-24B-Instruct-2510是基于Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506微调的土耳其语大语言模型，使用TRL框架进行全监督微调，专门针对土耳其语指令遵循任务优化，支持长文本生成和复杂推理。
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Lamapi/next-12b 是一个基于12B参数的大语言模型，通过多语言数据集进行微调，支持50多种语言，具备高效文本生成能力，适用于化学、代码、生物、金融、法律等多个领域的自然语言处理任务。
Lamapi/next-12b 是一个120亿参数的多语言大语言模型，提供了多种量化版本，支持文本生成、问答、聊天等多种自然语言处理任务。该模型在多个领域数据集上训练，具有高效、轻量级的特点。
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MiniMax-M2-5bit 是基于 MiniMaxAI/MiniMax-M2 模型转换而来的 5 位量化版本，专为 MLX 框架优化。该模型是一个大型语言模型，支持文本生成任务，采用 MIT 许可证发布。
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P1 - 30B - A3B是一个300亿参数的大语言模型，经过MXFP4_MOE量化处理，在保持模型性能的同时优化了推理效率，适用于文本生成任务。
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这是Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct模型的MLX格式转换版本，专为在Apple Silicon设备上高效运行而优化。该模型是一个800亿参数的大型语言模型，支持文本生成任务，具有强大的对话和推理能力。
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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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这是Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct模型的GGUF量化格式版本，由lefromage提供。该模型是一个800亿参数的大型语言模型，采用Apache 2.0许可证，支持文本生成任务。GGUF格式便于在本地设备上部署和运行。
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KaniTTS是一款专为实时对话式AI应用优化的高速、高保真文本转语音模型，通过独特的两阶段架构结合大语言模型与高效音频编解码器，实现低延迟与高质量语音合成，实时因子低至0.2，比实时速度快5倍。
NVIDIA-Nemotron-Nano-VL-12B-V2-FP4-QAD 是 NVIDIA 推出的自回归视觉语言模型，基于优化的 Transformer 架构，能够同时处理图像和文本输入。该模型采用 FP4 量化技术，在保持性能的同时显著减少模型大小和推理成本，适用于多种多模态应用场景。
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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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该模型是cerebras/Qwen3-Coder-REAP-25B-A3B的GGUF格式转换版本，使用llama.cpp工具进行格式转换和量化处理。原始模型是一个25B参数的大语言模型，专门针对代码生成任务进行优化。
Pacific-Prime
INL架构是一种基于积分神经元动力学的生产级神经架构，用迭代动力学取代传统前馈网络层，适用于大语言模型、视觉变换器、多模态模型等多种类型。
AvitoTech
A-vibe是由Avito Tech基于Qwen3-8B-Base开发的俄语优化大语言模型，通过分词器优化、模型瘦身和多阶段训练，在俄语基准测试中表现优异，支持函数调用和数学问题解决。
lightonai
LightOnOCR-1B-1025是一款紧凑的端到端视觉语言模型，专门用于光学字符识别和文档理解。它在同权重级别中实现了最先进的准确率，同时比大型通用视觉语言模型更快、成本更低。
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Qwen3-VL-2B-Instruct-FP8是Qwen系列中最强大的视觉语言模型的FP8量化版本，采用块大小为128的细粒度fp8量化，性能与原始BF16模型几乎相同。该模型具备卓越的文本理解和生成能力、深入的视觉感知与推理能力、长上下文支持以及增强的空间和视频动态理解能力。
Qwen3-VL-32B-Instruct-FP8是Qwen系列中最强大的视觉语言模型的FP8量化版本，采用块大小为128的细粒度fp8量化，性能指标与原始BF16模型几乎相同。该模型具备卓越的文本理解与生成能力、深入的视觉感知与推理能力、长上下文支持以及强大的空间和视频动态理解能力。
Qwen3-VL-32B-Thinking-FP8是Qwen系列中最强大的视觉语言模型的FP8量化版本，采用块大小为128的细粒度fp8量化技术，性能指标与原始BF16模型几乎相同。该模型具备出色的文本理解与生成能力、深入的视觉感知与推理能力、长上下文支持以及强大的智能体交互能力。
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。
Supabase MCP Server是一个连接Supabase项目与AI助手的工具，通过Model Context Protocol（MCP）标准化大型语言模型（LLMs）与外部服务的交互，实现数据库管理、配置获取和数据查询等功能。
Jinni是一个高效为大型语言模型提供项目上下文的工具，通过整合相关文件及其元数据，克服逐个文件读取的限制。
MCPEngine是一个生产级的Model Context Protocol (MCP)实现，为大型语言模型(LLM)提供标准化接口，支持OAuth认证、资源管理、工具调用等功能，旨在成为'LLM界的REST'框架。
LLM Context是一个帮助开发者快速将代码/文本项目内容注入大型语言模型聊天界面的工具，支持智能文件选择和多种集成方式。
一个基于Swift实现的知识图谱记忆服务器，为大型语言模型提供持久化记忆功能
Rails MCP Server是一个基于Ruby实现的Model Context Protocol服务器，为Rails项目提供与大型语言模型交互的标准接口。
MCP2Lambda是一个将AWS Lambda函数作为大型语言模型(LLM)工具运行的MCP协议服务器，无需修改代码即可让AI模型调用Lambda函数访问私有资源和AWS服务。
WireMCP是一个为大型语言模型（LLM）提供实时网络流量分析能力的MCP服务器，通过集成Wireshark工具实现数据捕获、威胁检测和网络诊断。
WireMCP是一个为大型语言模型(LLM)提供实时网络流量分析能力的MCP服务器，通过Wireshark工具捕获和处理网络数据，支持威胁检测、网络诊断和异常分析。
MCP2Lambda是一个MCP服务器，允许将AWS Lambda函数作为大型语言模型(LLM)的工具使用，无需修改代码。它通过Model Context Protocol (MCP)在AI模型和Lambda函数之间建立桥梁，使模型能够访问私有资源和执行自定义操作。
Alpaca MCP服务器是一个实现Alpaca交易API的模型上下文协议(MCP)服务，允许大型语言模型通过自然语言与Alpaca交易系统交互，支持股票/期权交易、投资组合管理和实时市场数据获取。
一个为大型语言模型提供GraphQL模式探索服务的MCP服务器，支持加载、查询和分析GraphQL模式文件。
基于Spring AI MCP框架的Excel文件读写服务，支持与大语言模型集成实现动态交互
该项目通过Model Context Protocol（MCP）让大型语言模型直接理解和生成Max音频处理软件中的音效模块，支持解释、修改和创建音效模块，并提供与LLM的交互界面。
本项目构建了一个基于IBM Watsonx.ai的检索增强生成(RAG)服务器，使用ChromaDB进行向量索引，并通过模型上下文协议(MCP)暴露接口。该系统能够处理PDF文档并基于文档内容回答问题，实现了将大型语言模型与特定领域知识相结合的智能问答功能。
Code Merge MCP 是一个基于MCP协议的代码处理服务器，提供代码文件提取、合并和分析功能，助力大语言模型高效处理代码库。
JIRA MCP服务器是一个为大型语言模型提供与JIRA交互能力的中间件服务，支持JQL搜索和问题详情获取。
Azure影响报告MCP服务器是一个让大型语言模型(LLM)能够自动向Azure报告资源问题的工具。它通过自然语言处理用户请求，自动认证Azure账号，并通过管理API提交资源影响报告。
Unity MCP服务器是一个基于C#的模型上下文协议（MCP）服务，用于连接Unity编辑器与外部大型语言模型（LLM）或云端AI代理，实现实时自动化与智能交互。
MCP逻辑求解器是一个结合大型语言模型与形式化定理证明能力的强大推理系统，支持自然语言和一阶逻辑输入，通过Prover9/Mace4进行自动验证，并提供结构化推理和解释。
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