國產AI企業MiniMax啓動港股IPO，計劃發行約2539萬股H股，最高定價每股165港元，預計募資約41.9億港元。公司專注於AI大模型領域，其商業化能力獲得資本市場認可，股票預計2026年1月9日在港交所主板上市。
上海多部門聯合發文，以人工智能、AR/VR等技術爲核心，推動“數字+”“科技+”融合，打造智慧消費新場景，並創新推出“算力券、模型券、語料券”三大工具，精準支持消費類大模型應用，激發服務消費新動能。
智譜華章啓動赴港上市，計劃發售3741.95萬股，股票代碼“2513”，預計2026年1月8日在港交所主板掛牌，成爲大模型領域首家登陸二級市場的獨角獸企業。
元寶AI在廣東上線“任務提醒”功能，用戶可通過一句話設置循環定時任務，覆蓋生活、工作等多場景，到點主動推送提醒，部分場景還提供延伸服務，操作簡便，無需複雜設置。
Xai
$1.4
輸入tokens/百萬
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輸出tokens/百萬
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上下文長度
Openai
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Anthropic
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Google
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Alibaba
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Bytedance
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kyr0
這是一個專為蘋果硅芯片設備優化的自動語音識別模型，通過轉換為MLX框架並量化為FP8格式，實現在蘋果設備上的快速端上語音轉錄。該模型針對逐字精度進行微調，特別適用於需要高精度轉錄的場景。
ubergarm
這是ai-sage/GigaChat3-10B-A1.8B-bf16模型的GGUF量化版本，提供了多種量化選項，從高精度的Q8_0到極度壓縮的smol-IQ1_KT，滿足不同硬件條件下的部署需求。該模型支持32K上下文長度，採用MLA架構，專為對話場景優化。
bartowski
這是Precog-123B-v1模型的llama.cpp量化版本，提供了多種量化類型以滿足不同硬件配置和使用場景的需求。該模型是一個擁有1230億參數的大型語言模型，經過優化後可在各種硬件上高效運行。
moonshotai
Kimi Linear是一種混合線性注意力架構，在各種場景下包括短、長上下文以及強化學習擴展機制中，均優於傳統的全注意力方法。它能有效解決傳統注意力機制在長上下文任務中效率低下的問題，為自然語言處理等領域帶來更高效的解決方案。
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。
woodBorjo
本模型是基於facebook/mask2former-swin-tiny-coco-instance在qubvel-hf/ade20k-mini數據集上進行微調的實例分割模型。該模型專門針對ADE20K-mini數據集中的場景理解任務進行了優化，在實例分割任務上表現出良好的性能。
noctrex
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。
yueqis
這是基於Qwen-Coder-14B模型在網絡數據集上進行微調的版本，專門針對網絡數據場景優化，相比基礎版本在特定網絡任務中表現更優。模型經過3個epochs的訓練，學習率為5e-5。
nvidia
NVIDIA-Nemotron-Nano-VL-12B-V2-FP8 是 NVIDIA 推出的量化視覺語言模型，採用優化的 Transformer 架構，在商業圖像上進行了三階段訓練。該模型支持單圖像推理，具備多語言和多模態處理能力，適用於圖像總結、文本圖像分析等多種場景。
rtr46
meiki.text.detect.v0.1是專門針對視頻遊戲和漫畫文本檢測的高精度、低延遲OCR模型，在日語相關內容上表現優異。該模型基於D-FINE檢測器架構，採用MobileNet v4 small作為骨幹網絡，提供兩種分辨率變體以適應不同應用場景。
redis
這是一個基於Cross Encoder架構的語義重排序模型，專門針對Redis LangCache語義緩存場景進行微調。模型在LangCache Sentence Pairs數據集上訓練，能夠有效計算文本對的語義相似度得分，用於句子對分類和重排序任務。
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。
NikolayKozloff
UserLM-8b-Q8_0-GGUF 是基於微軟 UserLM-8b 模型轉換的 GGUF 格式版本，專門針對用戶對話場景優化的大語言模型。該模型採用 8 位量化技術，在保持性能的同時顯著減小了模型體積，便於在各種硬件上部署運行。
DavidAU
這是一個基於Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct的混合專家模型，擁有540億參數和100萬上下文長度。模型通過三步合併和Brainstorm 40X優化，具備強大的編程能力和通用場景處理能力，特別集成了思考模塊，能夠在回答前進行深度推理。
mradermacher
Zen-Eco-4B-Instruct是一個4B參數的大語言模型，專門針對指令跟隨和工具使用場景進行優化。本項目提供了該模型的多個GGUF量化版本，支持不同的精度和性能需求，便於在各種硬件上部署使用。
ibm-granite
Granite-4.0-H-Small是IBM開發的320億參數長上下文指令模型，專為企業級AI助手構建設計，支持多種語言和專業應用場景。
Granite-4.0-Micro 是 IBM 開發的 30 億參數長上下文指令模型，具有優秀的指令遵循和工具調用能力，支持多種語言，適用於商業應用和 AI 助手場景。
adityak74
MEDFIT-LLM-3B是一個專門針對醫療問答優化的語言模型，基於Meta的Llama-3.2-3B-Instruct進行微調。該模型通過LoRA技術在醫療數據集上訓練，顯著提升了醫學領域理解和直接回答能力，適用於醫療聊天機器人、患者教育等應用場景。
MEGHT
基於Qwen3 0.6B模型微調的搜索查詢生成模型，能夠根據用戶輸入和對話上下文生成相關的搜索查詢，適用於搜索引擎建議系統和聊天機器人等應用場景。
owao
這是基於 driaforall/mem-agent 模型轉換的 GGUF 量化版本，採用 Q4_K_M 量化級別。該模型專注於記憶代理功能，能夠處理和回憶大量上下文信息，適用於需要長期記憶能力的對話和任務處理場景。
wcgw是一個MCP服務器項目，集成了Shell和代碼編輯工具，允許AI在本地機器上執行命令、讀寫文件、編輯代碼等操作。它提供了多種模式（如架構師模式、代碼編寫模式等），支持任務檢查點保存、終端交互、語法檢查等功能，適用於代碼開發、問題排查等場景。
這是一個關於Web3 Model Context Protocol (MCP) 服務器的精選列表，涵蓋了鏈交互、交易、DeFi、市場數據、工具和社交等多個類別。MCP是一個開放協議，標準化了應用程序如何向LLM提供上下文，類似於AI應用程序的USB-C端口。DeMCP是第一個去中心化的MCP網絡，專注於為代理提供自研和開源的MCP服務，支持加密支付，並結合TEE和區塊鏈註冊表重新定義了MCP的安全性和可靠性。
Alpaca MCP服務器是一個實現Alpaca交易API的模型上下文協議(MCP)服務，允許大型語言模型通過自然語言與Alpaca交易系統交互，支持股票/期權交易、投資組合管理和即時市場數據獲取。
MCP Analyst是一個MCP服務器，支持Claude分析本地的CSV或Parquet文件，適用於處理超出上下文窗口限制的大型數據集或需要優化成本的場景。
SketchupMCP是一個通過模型上下文協議(MCP)將Sketchup與Claude AI連接的整合工具，實現AI輔助3D建模和場景控制。
NSE-BSE MCP服務器是一個為印度國家證券交易所和孟買證券交易所提供即時股票市場數據的模型上下文協議服務器，支持66個工具進行市場數據查詢、歷史分析、期權衍生品、公司信息和文檔下載等功能。
TWStockMCPServer 是一個基於模型上下文協議 (MCP) 的服務器，專為臺灣證券交易所數據設計，提供即時股票信息、財務分析、ESG數據和市場趨勢分析功能。
ChatPPT是一款AI驅動的演示文稿生成服務，支持根據主題或需求生成PPT、上傳文檔自動創建PPT，並提供在線編輯和下載功能。其MCP服務器支持18種智能文檔處理API，涵蓋PPT製作、簡歷分析等多種場景。
ChainGPT MCP是一個模型上下文協議服務器，可將ChainGPT功能集成到AI代理中，提供加密貨幣新聞、價格、市場趨勢等信息查詢服務。
Octagon MCP是一個集成Octagon市場情報API的模型上下文協議服務器，提供公共和私有市場數據的AI代理分析工具。
Financial Modeling Prep MCP服務器是一個實現模型上下文協議(MCP)的金融數據服務，提供253+種金融工具，覆蓋股票信息、公司基本面、市場分析等24個類別。支持動態工具管理、選擇性工具加載和多種配置模式，為AI助手提供全面的金融數據訪問能力。
基於Interactive Brokers Web API構建的模型上下文協議(MCP)服務，通過Docker容器化部署，提供股票交易、賬戶管理和市場數據查詢功能
該項目包含兩個基於模型上下文協議（MCP）的服務器：物聯網設備控制服務器和內存管理服務器。物聯網服務器提供設備控制、狀態查詢和即時更新功能，適用於智能家居和工業物聯網等場景；內存管理服務器提供長期記憶存儲和語義搜索功能，適用於對話歷史和知識管理等領域。
一個動態MCP服務器管理服務，用於創建、運行和管理模型上下文協議(MCP)服務器。該項目通過Python實現，能夠生成六種不同類型的思維導圖，適用於學習、複習和演示等多種場景。
Octagon MCP是一個市場數據模型上下文協議服務器，集成了Octagon市場情報API，提供公共市場數據、私人市場數據和深度研究的AI代理服務。
Hive Intelligence MCP服務器為AI助手提供全面的加密貨幣和Web3分析服務，通過統一接口集成200+專業工具，涵蓋市場數據、鏈上分析、投資組合跟蹤、安全分析等多個領域。
TWStockMCPServer 是一個基於模型上下文協議(MCP)的服務器，專為臺灣證券交易所數據設計，提供即時股票信息、財務分析、ESG數據和市場趨勢功能。
MockLoop MCP是全球首個AI原生的API測試平臺，集成了Model Context Protocol (MCP)，通過AI驅動的場景生成、自動化測試執行和智能分析能力，徹底改變了API測試方式。該平臺提供5種AI提示、15種場景資源、16種測試工具和10種上下文工具，支持雙端口架構和狀態化測試工作流，適用於企業級合規和高級分析需求。
LIFX API MCP Server是一個本地模型上下文協議(MCP)服務器，通過自然語言控制LIFX智能燈具，提供燈光狀態查詢、場景切換、特效觸發等功能。
Clo MCP是一個連接Clo3D與大型語言模型的集成系統，通過模型上下文協議實現AI輔助時裝設計和場景操控。
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