MiniMax 發佈 M2.5 模型，這是其 M2 系列在 108 天內的第三次升級。模型開源權重同步上線魔搭 ModelScope，在編程、搜索、辦公等多場景表現領先，實現了能力、效率與成本的三重突破。該版本提供從零代碼使用到私有化部署的全流程方案，並附有工具調用與推理參數調優的實戰指南，旨在推動低成本 Agent 時代的到來。M2.5 在多項評測中成績突出，例如在 SWE-Bench Verified 中表現亮眼。
螞蟻靈波團隊開源交互式世界模型LingBot-World，爲具身智能和自動駕駛等領域提供高保真、邏輯一致的虛擬訓練環境。該模型通過模擬物理規律，幫助智能體在數字演練場中進行低成本試錯，並將習得的行爲因果關係遷移至現實世界，有效解決了真機數據稀缺、訓練成本高昂的痛點。
OpenAI開始測試ChatGPT廣告業務，定價策略引人注目：每千次展示費用約60美元，遠超常規網絡廣告，接近頂級電視廣告價位。廣告主要出現在免費版和低成本“Go”層級回覆框下方，採用按展示付費模式，而非傳統搜索引擎的按點擊付費。
1月26日，開源項目Clawdbot因接入MiniMax M2.1模型而走紅，GitHub星標超3萬。用戶測評顯示，M2.1模型在全棧任務和工具調用上表現出色，準確度高，以低成本顯著提升生產力，受到開發者好評。
一站式 AI API 接入頂級模型，快速集成，節省成本，高性能且開發者友好。
專業虛擬家居佈置服務，幫助房地產快速銷售。
SuperSEM結合AI與專家團隊，提供實惠的數字營銷解決方案
Code I Lab是針對Code I優化的低成本Codex替代方案，提供AI編碼協助。
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這是一個由Applied Brain Research（ABR）開發的基於狀態空間模型（SSM）的英文自動語音識別模型，擁有約1900萬參數，能夠高效準確地將英文語音轉錄為文本。該模型在多個基準數據集上表現出色，平均單詞錯誤率僅為10.61%，支持即時語音識別並可在低成本硬件上運行。
redponike
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。
amd
PARD是一種高性能的推測解碼方法，能夠以低成本將自迴歸草稿模型轉換為並行草稿模型，顯著提升大語言模型的推理速度，降低部署複雜度和適配成本。
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Holo1-7B GGUF模型是Surfer-H系統的一部分，適用於視覺文檔檢索等多模態任務，特別擅長網頁交互和網絡監控，能以較低成本實現高準確性。
FairyR1-32B是由北大DS-LAB開發的高效大語言模型，基於DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B，通過'蒸餾-融合'創新流程實現高性能與低成本推理的平衡。
PARD是一種高性能的推測解碼方法，能夠以低成本將自迴歸草稿模型轉換為並行草稿模型，顯著加速大語言模型推理。
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xGen-small是一款企業級緊湊型語言模型，通過領域聚焦的數據整理、可擴展的預訓練、長度擴展和強化學習微調，以可預測的低成本實現長上下文性能表現。
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InternLM3-8B-Instruct是上海人工智能實驗室開發的80億參數指令模型，面向通用用途和高階推理設計，具有高效能和低成本的特點。
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基於AdamLucek/koch_block數據集訓練的動作分塊變換器(ACT)模型，適用於Koch v1.1低成本機器人
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JetMoE-8B是一款高效開源的大語言模型，以10萬美元低成本訓練超越LLaMA2-7B性能，推理時僅激活22億參數
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基於Würstchen架構的高效文本生成圖像模型，通過42倍壓縮因子實現快速推理和低成本訓練
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FrugalScore是一種高效的自然語言生成評估指標，通過知識蒸餾技術將大型教師模型的性能遷移到小型學生模型上，以低成本實現高質量的文本評估。
LCBro是一個低成本瀏覽器自動化MCP服務器，支持Playwright和Chrome DevTools協議，提供智能數據預處理和遠程瀏覽器管理功能，可減少LLM API調用成本達80%。
一個為AI開發者提供的低成本網頁搜索服務工具
Mnemo是一個為AI助手提供擴展記憶的MCP服務，通過Gemini的上下文緩存功能，允許助手加載大型代碼庫、文檔、PDF等資料並進行自然語言查詢，實現低成本、低延遲的完美信息召回。
一個基於Raspberry Pi的低成本無代碼AI SaaS構建平臺，讓每個人都能用480美元的設備開發完整SaaS應用，包含瀏覽器自動化測試和AI輔助開發功能。
一個用於輕鬆生成圖像的MCP服務器，支持fal.ai及低成本名人堂功能
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