MIT研究团队开发出实例自适应缩放技术，可根据问题复杂度动态调整大型语言模型的计算资源，提升效率并降低能耗。该研究获多家机构支持，相关论文已于11月初发布。
阿里巴巴发布Qwen3-TTS语音合成模型，具备零样本、多角色、跨语言能力，在词错误率上优于主流商用引擎。提供49种音色，覆盖多种场景，支持10种语言及9种中国方言。开发者可在阿里云免费调用100万字符额度。
12月6日至7日，第十届语言服务高级论坛在广州大学举行。会上，粤语语料库建设与大模型评测实验室发布了AI-DimSum多模态粤语语料库平台，旨在突破粤语作为“低资源语言”的数字化困境。该平台围绕“数字中文建设”和“大湾区文化数字化”需求，构建了多模态语料库，推动粤语在人工智能时代的保护与发展。
微软推出轻量级实时文本转语音模型VibeVoice-Realtime-0.5B，支持流式输入与长篇输出，适用于代理应用和实时数据讲述。该模型能在约300毫秒内开始输出语音，配合语言模型生成回答。其框架通过连续语音标记实现下一个标记的扩散。
一站式大模型 API 聚合管理平台，支持多种 AI 模型。
开源平台，提供LLM应用的提示管理、评估和可观测性工具。
提供语音AI的ASR、TTS和LLM模型，可测试部署用于实时应用。
全球大模型聚合平台，支持文本、图像、视频全覆盖。
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
Baidu
128
$2
$20
$6
$24
RinggAI
这是一个专为通话记录分析打造的混合语言AI模型，能够处理印地语、英语和混合印地英语的通话转录内容。模型基于Qwen2.5-1.5B-Instruct进行微调，具备强大的多语言理解和信息提取能力。
Clemylia
皮卡丘语言模型是Clemylia发起的一项独特的实验性语言项目，完全从零开始训练，仅基于'皮卡丘'的声音语料库，展示了小型语言模型创造原生语言身份的能力。
Trilogix1
Fara-7B是微软专门为计算机使用场景设计的高效小型语言模型，参数仅70亿，在网页操作等高级用户任务中表现出色，能与更大型的代理系统竞争。
nightmedia
这是一个实验性的量化大语言模型，采用Deckard（qx）量化方法，嵌入层为3位量化。该模型通过范数保持双投影消除（NPBA）技术重构，不仅移除了安全限制机制，还增强了模型的认知深度和推理能力。
pramjana
Qwen3-VL-4B-Instruct是阿里巴巴推出的40亿参数视觉语言模型，基于Qwen3架构开发，支持多模态理解和对话任务。该模型具备强大的图像理解和文本生成能力，能够处理复杂的视觉语言交互场景。
Gheya-1是LES-IA-ETOILES生态系统中的新一代基础语言模型，拥有2.02亿参数，是旧版Small-lamina系列的升级版本。该模型专为专业微调而设计，在人工智能、专业语言模型和生物学领域具有针对性训练。
OpenOranje
TweeTaal-nl-en-0.6B 是一个专门针对荷兰语-英语双向翻译任务进行微调的语言模型，基于Qwen3-0.6B架构开发。该模型在资源受限环境下仍能提供准确流畅的翻译服务，支持荷兰语与英语之间的互译。
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。
gia-uh
塞西莉亚FT MS v1是基于塞西莉亚2B v0.1微调的古巴语言模型，专门针对古巴西班牙语进行优化，捕捉古巴语言、文化和社会的细微差别。该模型支持西班牙语和英语，主要用于文本生成任务。
prithivMLmods
Olmo-3-7B-Instruct-AIO-GGUF是基于Allen Institute for AI开发的Olmo-3-7B-Instruct模型的GGUF量化版本。这是一个70亿参数的自回归语言模型，通过监督微调和直接偏好优化在Tulu 2和UltraFeedback等数据集上训练，在问答和指令遵循方面表现出色。
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。
GLM-4.5-Air-REAP-82B-A12B-mxfp4-mlx是基于GLM-4.5-Air模型通过REAP方法压缩的82B参数大语言模型，采用MXFP4量化格式，专为Mac设备优化，在保持核心任务性能的同时显著减少内存占用。
Qsana-coder-base 是一个小型语言模型（SLM），专门为编码基础（Python、伪代码）的概念创意而设计。它不生成可执行的生产代码，而是为教育和快速原型设计场景生成编码逻辑片段，主要目标是激发初学者的逻辑思维和概念理解。
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。
MedSwin
本项目是使用预训练语言模型融合技术创建的医学领域模型，通过融合多个医学相关的预训练模型，专门针对医学问答任务进行优化，提升在医学场景下的性能和效果。
mlx-community
本模型是基于allenai/Olmo-3-7B-Instruct转换的8位量化版本，专门为Apple MLX框架优化。它是一个70亿参数的大型语言模型，支持指令跟随和对话任务。
DevQuasar
这是 ai-sage/GigaChat3-702B-A36B-preview-bf16 模型的量化版本，旨在为大众提供免费的知识获取途径。该模型是一个大型语言模型，专注于文本生成任务。
夏洛特-AMY是由Clemylia开发的精细调优小型语言模型，拥有5100万参数，专注于希望、友谊、伦理和支持领域。该模型秉持'训练质量优于参数数量'的理念，在语义清晰度和连贯性方面表现优异，提供高质量的伦理咨询和情感支持服务。
MaziyarPanahi
本项目提供了Qwen3-4B-Thinking-2507模型的GGUF格式文件，这是一个具有思维链推理能力的4B参数大语言模型，支持多种量化版本，便于在各种硬件上部署运行。
VibeThinker-1.5B是微博AI推出的15亿参数密集语言模型，基于Qwen2.5-Math-1.5B微调，专门针对数学和算法编码问题设计。采用'频谱到信号原理'框架训练，在多个数学竞赛测试中超越规模更大的模型，训练成本约7800美元，支持最长约40k词元的输出。
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。
MCP Go 是一个 Go 语言实现的模型上下文协议（MCP）服务端框架，用于连接 LLM 应用与外部数据源和工具。它提供了资源管理、工具调用、提示模板等核心功能，支持会话管理和中间件扩展。
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。
YouTube MCP服务器是一个标准化接口实现，允许AI语言模型通过协议与YouTube内容进行交互，提供视频信息获取、字幕管理、频道和播放列表管理等功能。
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。
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。
一个基于模型上下文协议（MCP）的服务器，通过构建代码知识图谱为大型语言模型提供TypeScript代码库的深度上下文理解。它使用AST分析解析代码，在Neo4j中构建全面的图表示，并通过语义搜索和图遍历提供智能查询能力。
EOSC数据共享MCP服务器，提供HTTP接口通过搜索API和大型语言模型帮助用户查找所需数据集和工具。
Firelinks MCP服务器是一个基于Model Context Protocol的API网关，允许大型语言模型通过标准化协议与Firelinks短链接平台进行交互，提供链接管理、统计分析和域名管理等功能
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。
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。
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