MIT科學家通過15年研究，首次繪製出人腦語言網絡的毫米級概率圖。該網絡體積小但功能強大，專門負責詞語意義映射和句子拼裝，與思考、情緒模塊完全分離。通過1400次fMRI掃描，研究確認了“語言芯片”的存在。
在Alpha Arena 1.5賽季中，xAI的Grok4.20模型以12.11%的回報率奪冠，將1萬美元在14天內增值至12,193美元，成爲唯一盈利的大型語言模型。同期GPT-51和Gemini3.0分別虧損3.4%和5.7%。比賽採用無人干預規則，模型需在“苦行僧模式”（高槓杆限制）和“情境感知模式”（可查看對手持倉）下自動交易。
法國Mistral AI推出Mistral3系列模型，包括3B、8B、14B三個小型密集模型及最強的Mistral Large3，覆蓋邊緣設備到企業級推理全場景。新模型沿用Apache2.0開源協議，權重已上傳至Hugging Face與GitHub，允許商業免費使用。該系列在保持低延遲優勢的同時，將上下文長度擴展至128K，並在主流基準測試中與Llama3.1同規格模型表現相當。
蘋果在ICLR2025提交的視覺推理論文宣稱超越GPT-5，但遭研究員復現揭露嚴重問題：官方代碼缺失圖片輸入模塊，修復後準確率暴跌；抽查發現30%標註數據存在錯誤。作者團隊在GitHub草率關閉問題反饋後，最終承認數據生成流程存在缺陷。該事件暴露論文評審機制漏洞，引發學界對AI研究可復現性的擔憂。（140字）
免費在線聖誕老人語音生成器，支持149種語言，生成逼真語音。
AI Builder's Program是一個由導師帶領的14天衝刺項目，將大膽的AI想法轉化為可投入生產的智能體—包括框架、即時構建時間、LLMs速成課程—100%免費。
通過合成數據增強時間序列理解和推理的模型。
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Gemma 3是谷歌推出的輕量級開源多模態模型，本版本為12B參數的指令調優量化感知訓練模型，已轉換為MLX框架的MXFP4格式，支持文本和圖像輸入並生成文本輸出，具有128K上下文窗口和140+語言支持。
kayte0342
ChronoEdit-14B是NVIDIA開發的一款具備時間推理能力的圖像編輯和世界模擬模型，擁有140億參數。它通過兩階段推理過程實現物理感知的圖像編輯和基於動作條件的世界模擬，從預訓練視頻生成模型中提煉先驗知識。
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這是 Manoghn/voicecraft-mistral-7b 模型的靜態量化GGUF版本，基於Mistral-7B架構，專門用於內容生成和文本生成任務。該版本提供了多種量化級別，從2.8GB到14.6GB不等，用戶可以根據硬件條件和性能需求選擇合適的版本。
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JanusCoder-14B 是基於 Qwen3-14B 構建的 14B 參數開源基礎模型，旨在為代碼智能建立統一的視覺編程接口。該模型在 JANUSCODE-800K 多模態代碼語料庫上訓練，能夠統一處理各種視覺編程任務。
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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。
Gemma 3 27B IT QAT的MLX MXFP4量化版本，是由Google開發的輕量級開源多模態模型。該模型能夠同時處理文本和圖像輸入並生成文本輸出，擁有128K大上下文窗口，支持超過140種語言，適用於多種文本生成和圖像理解任務。
Guilherme34
Qwen2.5-14B-Instruct是基於Qwen2.5架構的多語言大語言模型，擁有140億參數，支持13種語言，具備優秀的指令跟隨和對話能力。該模型在多種語言任務上表現優異，適用於多語言場景的文本生成和理解。
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這是一個基於RoPE（旋轉位置編碼）的Vision Transformer模型，參數規模為150M，採用14x14的patch大小。該模型在約2100萬張圖像的多樣化數據集上進行了預訓練，可作為通用視覺特徵提取器使用。
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這是Qwen/Qwen3-14B語言模型的GGUF量化版本，擁有140億參數，具備深度推理能力、研究級準確性和自主工作流程。經過轉換後可用於llama.cpp、LM Studio、OpenWebUI、GPT4All等本地推理框架。
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基於microsoft/phi-4（14B）基礎模型的三階段訓練GRPO推理測試模型，通過SFT→RLHF→SFT流程微調，具備優秀的多步推理能力
Qwen2.5-14B-Instruct是一個140億參數的大語言模型，專為聊天和文本生成場景設計。該模型基於transformers庫構建，適用於內部測試和輕量級應用部署。
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LLaDA-MoE是基於擴散原理構建的新型混合專家語言模型，是首個開源的MoE擴散大語言模型，在約20萬億個標記上從頭預訓練，總參數70億，推理時僅激活14億參數，在代碼生成和數學推理等任務中表現卓越。
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MobileLLM-R1是Meta發佈的高效推理模型系列，包含140M、360M和950M三種規模。該模型專門針對數學、編程和科學問題進行優化，在參數規模較小的情況下實現了與大規模模型相當甚至更優的性能。
MobileLLM-R1是Meta推出的高效推理模型系列，專注於解決數學、編程和科學問題。該模型提供140M、360M和950M三個規模版本，具有出色的推理能力和可復現性。
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Wan-Fun是一款強大的文圖生視頻工具，支持多分辨率視頻預測和多語言，能滿足多樣化的視頻生成需求。該模型基於Wan2.2架構，具備14B參數規模，專門用於文本到視頻和圖像到視頻的生成任務。
Ring-mini-2.0是基於Ling 2.0架構深度優化的高性能推理型MoE模型，僅有160億總參數和14億激活參數，卻實現了與100億規模以下密集模型相當的綜合推理能力。在邏輯推理、代碼生成和數學任務方面表現出色，支持12.8萬長上下文處理和每秒300+令牌的高速生成。
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這是基於NousResearch/Hermes-4-14B模型轉換的8位量化MLX格式版本，專門為Apple Silicon優化，支持高效的本地推理。該模型是一個140億參數的大型語言模型，專注於指令遵循、推理和對話任務。
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Hermes 4 14B是由Nous Research基於Qwen 3 14B開發的前沿混合模式推理模型，在數學、代碼、STEM、邏輯、創造力和格式忠實輸出等方面表現出色，具有顯式思考過程和工具調用能力。
NousResearch
Hermes 4 14B是由Nous Research基於Qwen 3 14B開發的前沿混合模式推理模型，在數學、代碼、STEM、邏輯推理、創造力和格式保真輸出等方面有顯著提升，同時保持了通用助手的質量和廣泛的中立對齊。
lmstudio-community
這是OpenGVLab的InternVL3_5 14B模型的量化版本，支持圖像文本到文本的轉換任務，通過量化技術提升了模型運行效率，為相關應用提供了更高效的解決方案。
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
一個基於YouTube Data API v3的MCP服務器，提供14種功能即時獲取YouTube視頻、頻道、播放列表等數據，支持內容評估、字幕提取等高級功能，適用於AI助手集成。
Prompt Decorators是一個標準化大型語言模型提示增強與轉換的框架，提供規範定義和Python實現，包含140+預置裝飾器，支持MCP協議集成。
YouTube MCP服務器是一個通過YouTube Data API v3提供即時YouTube數據訪問的綜合模型上下文協議服務器，支持14種功能，包括視頻詳情獲取、頻道分析、內容評估和字幕提取等，適用於AI助手集成。
一個集成了Reactome、KEGG、UniProt、OMIM等14個生物醫學數據庫API的MCP服務器，提供100多種工具用於基因、蛋白質、通路、疾病、藥物和臨床試驗等研究數據的查詢與分析。
Office Whisperer v4.0 是一個基於AI的微軟Office套件自動化工具集，通過自然語言接口提供143個專業工具，實現Excel、Word、PowerPoint和Outlook的全面自動化操作。
gopls-mcp是一個將Go語言服務器(gopls)與Model Context Protocol(MCP)兼容主機(如Claude Code、VS Code等)集成的MCP服務器項目，提供包括代碼導航、診斷分析、代碼輔助等14種Go開發工具，支持多工作區同時操作。
一個非官方的Reclaim.ai MCP服務器，通過標準資源與工具讓MCP兼容客戶端與Reclaim API交互，支持任務管理、計時等14種操作。
一個Django應用，實現Firebase模型上下文協議(MCP)服務器，使AI代理能通過標準化協議與Firebase服務交互。提供14個Firebase工具，涵蓋認證、數據庫和存儲功能，支持快速測試和完整集成。
一個Django應用，實現Firebase模型上下文協議(MCP)服務器，使AI代理能通過標準化協議與Firebase服務交互，提供認證、數據庫和存儲等14種工具。
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