英伟达与韩国五家科技巨头（SK海力士、SK电讯、斗山集团、LG集团、NAVER）达成战略合作，共同构建“AI工厂”，加速物理人工智能布局。合作覆盖内存、电信、能源、机器人及软件等领域，推动AI从数字世界向物理世界延伸。
英国政府计划通过直接采购本土AI芯片和半导体设备，阻止科技初创企业迁往美国。技术大臣莉兹·肯德尔将在伦敦科技周宣布这一“战略性采购”举措，旨在留住企业、确保英国在AI领域的技术主权，减少对美国科技巨头的依赖。
联想集团在AI领域布局加速，覆盖个人终端、顶级赛事及企业算力基建。AI PC赛道中，联想成为英伟达新发布的RTX Spark芯片首批合作厂商，计划秋季推出搭载该芯片的新产品，抢占下一代硬件高地，业务势头强劲。
英伟达完成对AI初创公司Kumo AI的资产收购，三位联合创始人已入职。此举旨在强化英伟达在企业级AI商业预测领域的底层技术，拓展其软件与应用生态布局。
LinkedGrow终身套餐，一次性付费99美元，AI驱动领英内容工具
Dynal.AI是用于领英的AI助手，可生成高质量专业帖子。
LinkBird是一款领英自动化工具，帮助您扩大人脉并发展业务。
将领英对话转化为销售的一站式解决方案。
Openai
$0.63
Input tokens/M
$3.15
Output tokens/M
131
Context Length
Google
-
Anthropic
$21
$105
200
$420
mradermacher
这是PRIME-RL/P1-30B-A3B模型的静态量化版本，是一个300亿参数的大语言模型，专门针对物理、强化学习、竞赛推理等领域优化，支持英语和多语言处理。
tensorblock
这是一个基于Jarvis1111/DoctorAgent-RL-SFT-1k-Thinking模型的GGUF量化版本，专门针对医疗领域优化的英文文本生成模型。该模型经过强化学习和监督微调训练，具备医疗推理能力。
fiqqy
这是一个基于MedGemma-4B-IT模型使用Unsloth框架进行微调的医疗领域大语言模型，训练速度提升2倍，专注于文本生成任务，支持英语语言处理。
DrMedra4B是一个专注于医学领域的量化模型，支持英语和罗马尼亚语，适用于医疗人工智能、临床推理、摘要生成和诊断等任务。
Medra4b是基于医疗数据集微调的多语言（英语和罗马尼亚语）文本生成模型，专注于医疗领域应用。
Medra4b是一个基于医疗领域的量化语言模型，支持英文和罗马尼亚文，专注于文本生成和摘要任务。
Medra是一个基于医疗领域的问答和摘要生成模型，支持英语和罗马尼亚语，适用于医疗人工智能应用。
inovex
由Multi2ConvAI项目开发的物流领域专用Bert模型，针对英语文本优化
这是一个基于BERT架构、针对英语质量领域文本分类任务进行微调的模型，属于Multi2ConvAI项目的一部分。
这是一个针对新冠疫情领域优化的英语Bert模型，由Multi2ConvAI项目开发
基于drwlf/Medra基础模型的量化版本，专注于医疗领域的文本生成和问答任务，支持英语和罗马尼亚语。
poltextlab
这是一个基于xlm-roberta-large微调的多语言文本分类模型，使用英语、德语、匈牙利语、西班牙语、斯洛伐克语训练数据，依据比较议程项目的主要主题代码进行标注，在学术研究领域表现出色。
这是Casual-Autopsy/Llama-3-VNTL-Yollisa-8B的加权/矩阵量化版本，适用于英语和日语处理，特别针对日本媒体、御宅族媒体和视觉小说（VNs）领域。
viettelsecurity-ai
这是一个专注于网络安全领域的文本生成模型，基于30亿参数的Transformer架构，支持越南语和英语，专门针对网络安全相关任务进行优化训练。
desklib
由Desklib开发的AI生成文本检测模型，用于区分人类撰写和AI生成的英文文本，在RAID基准测试中表现领先。
bartowski
基于英伟达AceInstruct-7B模型的量化版本，使用llama.cpp进行量化，支持多种量化类型，适用于代码、数学和通用领域任务。
Lacia_sum_small_v1 是一个基于 T5 架构的静态量化模型，主要用于文本摘要生成任务。支持俄语和英语，适用于自然语言处理领域。
silma-ai
SILMA Kashif 2B Instruct v1.0是专为阿拉伯语和英语RAG（检索增强生成）任务设计的开源模型，基于谷歌Gemma构建，具备实体提取和多领域处理能力。
hateslopacademy
基于Bllossom/llama-3.2-Korean-Bllossom-AICA-5B训练的视觉语言模型，支持韩语和英语，专注于时尚领域的图像转文本和文本分类任务。
Raj-Maharajwala
基于英伟达Llama 3 - ChatQA的保险领域特定语言模型的GGUF量化版本，针对保险相关的查询和对话进行了微调。
%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
