在虹橋論壇上，宇樹科技CEO王興興指出，機器人大模型發展尚處早期，相當於ChatGPT發佈前1-3年水平。雖方向正確，但距突破臨界點仍有差距。他肯定生成式AI在語言視覺領域進展，強調人形機器人領域需持續創新突破。
谷歌Gemini系列AI模型迎來新進展，預覽版"gemini-3-pro-preview-11-2025"在Vertex AI平臺被發現，預計本月正式推出。該模型支持100萬token超大上下文窗口，標識明確指向11月發佈。Vertex AI作爲谷歌雲端AI開發核心工具，已在網絡日誌中暴露相關信息。
釘釘AI表格實現行業突破，單表支持1000萬熱行，率先應用於零售電商，助力“雙11”高效數據處理與決策。阿里雲與釘釘聯合研發“存算一體”架構，僅100多天即突破百萬級限制，推動進入超大規模數據時代。
蘋果擬每年支付約10億美元，與谷歌合作引入定製版Gemini AI模型升級Siri。此舉標誌蘋果AI戰略轉變，將藉助谷歌技術提升語音助手能力，直至自有AI技術成熟。谷歌模型參數達1.2萬億，遠超蘋果現有水平。
AI 智能編劇工具，提升劇本創作效率 10 倍。
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MiniMax-M2是一款專為最大化編碼和智能體工作流程而構建的小型混合專家模型，總參數達2300億，激活參數為100億。該模型在編碼和智能體任務中表現卓越，同時保持強大的通用智能，具有緊湊、快速且經濟高效的特點。
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基於Qwen-Image-Edit進行模型剪枝的版本，移除了20層，保留40層權重，最終模型大小為13.6B參數。這是一個圖像編輯模型，支持多圖像輸入和文本引導的圖像合成與編輯。
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這是一個基於RouWei-0.8的實驗性預訓練模型，採用16通道潛在空間架構，使用Flux自動編碼器。該模型旨在以較低計算成本實現更精細的圖像細節，同時保留原有模型的知識和性能。
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Lam-3是Lamina系列的一個小型語言模型（SLM），基於Clemylia/lamina-suite-pretrain進行微調。該模型能夠回答問題，具有創造性，但有時回答可能比較奇特。模型從零開始創建，在包含1358個問答對的Clem27sey/Nacid數據集上訓練了3小時。
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Chronos-2是一個擁有1.2億參數的時間序列基礎模型，支持零樣本預測。它在單一架構內支持單變量、多變量和協變量感知任務，在多個基準測試中實現了零樣本預測的最先進精度，且推理效率極高。
Kimi Linear是一種高效混合線性注意力架構，在短上下文、長上下文和強化學習場景中均優於傳統全注意力方法。它通過Kimi Delta Attention (KDA)機制優化注意力計算，顯著提升性能和硬件效率，特別擅長處理長達100萬令牌的長上下文任務。
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MiniMax-M2是一款專為高效編碼和智能體工作流打造的混合專家模型，具備2300億總參數和100億激活參數。該模型在編碼和智能體任務中表現卓越，同時具有低延遲、低成本和高吞吐量的特點，能有效提升工作效率。
gpt-oss-safeguard-120b 是 OpenAI 基於 gpt-oss 構建的安全推理模型，擁有 1170 億參數（其中 51 億為活躍參數）。該模型專門針對安全用例設計，能夠根據提供的安全策略對文本內容進行分類和執行基礎安全任務。
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Lamapi/next-12b 是一個基於12B參數的大語言模型，通過多語言數據集進行微調，支持50多種語言，具備高效文本生成能力，適用於化學、代碼、生物、金融、法律等多個領域的自然語言處理任務。
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MiniMax-M2是一款專為最大化編碼和智能體工作流程而構建的小型混合專家（MoE）模型。它擁有2300億總參數，僅激活100億參數，在編碼和智能體任務中表現卓越，同時保持強大的通用智能，具有緊湊、快速且經濟高效的特點。
Lamapi/next-12b 是一個120億參數的多語言大語言模型，提供了多種量化版本，支持文本生成、問答、聊天等多種自然語言處理任務。該模型在多個領域數據集上訓練，具有高效、輕量級的特點。
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Omni L1B3RT4S GENIE 是一個基於Qwen2.5-3B Instruct架構微調的AI助手，採用1,103個精靈角色的定製示例進行訓練，具備獨特的語音和忠誠度模式，能夠為用戶提供別具一格的對話體驗。
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MiniMax-M2 6.5bit MLX是基於MiniMax-M2模型的量化版本，在文本生成任務中表現出色，支持多種量化級別，其中q6.5bit量化在測試中能達到1.128的困惑度，與q8相當。
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這是一個實驗性的Stable Diffusion 1.5蒸餾模型，採用v-預測流匹配方法和幾何引導的自適應塊加權技術。目前處於研究階段，訓練正在進行中，結果尚未驗證。
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Ouro-1.4B是由字節跳動開發的具有14億參數的循環語言模型，通過迭代共享權重計算實現了卓越的參數效率，僅用14億參數就達到了30-40億標準Transformer模型的性能水平。
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Next 12B是基於Gemma 3的120億參數多模態視覺語言模型，是土耳其最先進的開源視覺語言模型。該模型在文本和圖像理解方面表現出色，具備先進的推理和上下文感知多模態輸出能力，特別提供專業級的土耳其語支持，同時具備廣泛的多語言能力。
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Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking是基於Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking模型的量化版本，專門針對文本生成任務優化。該模型需要與llama.cpp的PR 16095版本配合使用，提供了多種量化級別以適應不同的硬件配置。
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Svara-TTS是一款面向印度語言的開源多語言文本轉語音模型，支持19種語言（18種印度語言+印度英語）。該模型基於Orpheus風格的離散音頻令牌方法構建，旨在普通GPU/CPU上實現清晰、富有表現力且低延遲的語音合成。
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這是一個專門用於壓縮短用戶提示（≤64個標記）的序列到序列模型，在現代GPU上可實現亞100毫秒的低延遲運行，作為輕量級預處理階段為高容量大語言模型提供支持。
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本項目是對Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking模型進行MXFP4_MOE量化處理，旨在提供更高效的圖像文本到文本轉換能力。該版本來自unloth，已將上下文大小從256k擴展到1M，通過特定的量化技術優化模型在不同場景下的性能表現。
百度地圖MCP Server是國內首個兼容MCP協議的地圖服務，提供地理編碼、路線規劃等10個標準化API接口，支持Python和Typescript快速接入，賦能智能體實現地圖相關功能。
Smart Tree是一個基於Rust開發的超快速目錄可視化工具，比傳統tree命令快10-24倍，具有AI優化輸出、量子壓縮和智能搜索等功能，同時注重環保節能。
MCP-PostgreSQL-Ops是一個專業的PostgreSQL數據庫操作和監控MCP服務器，支持PostgreSQL 12-17版本，提供全面的數據庫分析、性能監控和智能維護建議，通過自然語言查詢實現數據庫管理。
1Panel MCP Server是為1Panel設計的模型上下文協議服務器實現。
1Panel MCP Server是為1Panel設計的模型上下文協議服務器實現，支持多種安裝和運行方式。
一個通過MCP協議控制Ableton Live的JavaScript工具庫，支持創建MIDI軌道等操作，目前主要適配Ableton 11和macOS系統。
英雄聯盟模擬對戰預測器，提供基於歷史數據的召喚師分析和AI驅動的10階段對戰模擬，支持多語言和性能比較。
百度智能雲曦靈數字人開放平臺提供基於MCP協議的13個API接口，支持數字人視頻生成、音色克隆等功能，兼容多種MCP代理助手快速接入。
Steampipe MCP服務器是一個連接AI助手與雲基礎設施數據的橋樑，支持通過自然語言查詢和分析AWS、Azure、GCP等100多種雲服務，提供安全合規分析、成本優化和查詢開發輔助功能。
一個自動發現和配置MCP服務器的智能服務，無需手動設置命令和API密鑰，通過單一配置文件即可實現MCP服務器的自動選擇和配置
Tatum提供的區塊鏈MCP服務，支持130+區塊鏈網絡，提供區塊鏈數據查詢和RPC網關工具。
Insights Knowledge Base (IKB) MCP Server 是一個即插即用的免費知識庫，內置10,000+高質量洞察報告，支持本地安全存儲和私有文檔解析。項目優化了數據處理效率，提供每週報告更新，並計劃未來集成嵌入模型和增強報告系統。
一個為思源筆記提供MCP服務的插件，支持搜索、檢索和寫入功能，默認監聽本地16806端口。
Pulse CN MCP Server是一個即時獲取中國互聯網熱門內容的MCP協議服務器，支持微博、今日頭條等18個平臺的熱搜數據，為AI模型提供最新中文趨勢信息。
Smart Search MCP是一個專注於技術搜索的智能工具集，提供14個增強型搜索工具，涵蓋國際和國內主流技術平臺，包括GitHub、StackOverflow、NPM、微信文檔、CSDN等，具備智能URL生成、高級搜索技巧和多源搜索等特性
MCP工具包是一個模塊化服務器實現，用於構建高精度垂直AI代理，提供123種工具支持，顯著減少代碼量並簡化複雜工作流程。
基於Google Gemini 1.5 Pro模型的內容智能摘要服務
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1MCP是一個統一的多MCP服務器聚合解決方案，旨在簡化AI助手與外部工具的交互管理。
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