阿里巴巴發佈Qwen3-TTS語音合成模型，具備零樣本、多角色、跨語言能力，在詞錯誤率上優於主流商用引擎。提供49種音色，覆蓋多種場景，支持10種語言及9種中國方言。開發者可在阿里雲免費調用100萬字符額度。
阿里巴巴通義實驗室開源Z-Image-Turbo-Fun-Controlnet-Union模型，擴展Z-Image系列圖像生成生態。該模型強化了精確控制與創意生成能力，已在Hugging Face上線，採用Apache2.0許可，支持商用。
小米發佈7B參數多模態模型“Xiaomi-MiMo-VL-Miloco-7B-GGUF”及智能管家“Xiaomi Miloco”。系統通過米家攝像頭實時識別用戶活動與手勢，自動聯動智能家居設備，兼容Home Assistant協議。模型採用非商用開源許可，支持NVIDIA GPU與Docker環境一鍵部署。
視覺中國與多家AI公司合作開發可商用視覺大模型，已獲阿里、微軟等訂單。該模型聚焦創意行業，具備可溯源特性，助力企業洞悉AI技術趨勢。
免費AI歌曲生成器，30秒內將文字轉歌曲，支持多風格，可商用。
構建最好的中文Llama大模型，完全開源可商用。
Openai
$2.8
輸入tokens/百萬
$11.2
輸出tokens/百萬
1k
上下文長度
-
Google
$0.7
Anthropic
$7
$35
200
$21
$105
Alibaba
$2
$20
256
$3.9
$15.2
64
Bytedance
Moonshot
$4
$16
Baidu
32
Xai
$1.4
$10.5
$0.8
$8
Deepseek
$12
128
$54
$163
cpatonn
NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2是NVIDIA全新訓練的大語言模型，專為推理和非推理任務設計的統一模型。它採用Mamba2-Transformer混合架構，支持多語言，具備可控的推理能力，用戶可通過系統提示控制模型的推理過程顯示。模型在多項基準測試中表現優異，已可商用。
webbigdata
VoiceCore是一款可商用的日語語音AI代理模型，專注於讓AI通過語音與人類進行自然交流，具備情感表達和非語言聲音能力，支持多種語音風格選擇。
aiyouthalliance
基於Stable Diffusion 1.5構建的免費文生圖模型，通過多個LoRA模塊微調，生成的圖像遵循CC0許可協議，可免費商用無需署名。
wikeeyang
基於Flux.1 Schnell調製的開源可商用文本生成圖像模型，能在4-8步快速出圖，保持原版構圖風格的同時提升畫質與真實感
emrecanacikgoz
Llama 2 是 Meta 發佈的新一代開源大語言模型，包含 7B、13B 和 70B 三種參數規模版本，支持商用許可。
RikkaBotan
基於style-bert-vits2-jp-extra框架的日語童聲文本轉語音模型，特別適合耳語場景，可免費商用
LeoLM
首個基於Mistral 7b構建、可公開商用的德語基礎語言模型，通過大規模德語語料持續預訓練擴展了Llama-2的德語能力。
TheBloke
LeoLM是首個基於Llama-2構建的開放且可商用的德語基礎語言模型，通過大量德語文本的持續預訓練擴展了Llama-2的德語能力。
LeoLM是基於Llama-2構建的首個開放且可商用的德語基礎語言模型，通過大量德語文本持續預訓練擴展至德語領域。
LeoLM是基於Llama-2構建的首個開放且可商用的德語基礎語言模型，支持英語和德語，提供7B和13B兩個版本。
LinkSoul
開源可商用的中英文雙語視覺-語言助手，支持中英文視覺-文本多模態對話的開源商用對話模型。
開源且可商用的中英文雙語視覺-語言助手，支持中英文視覺-文本多模態對話
完全開源且可商用的中文版Llama2模型及中英文監督微調數據集，輸入格式嚴格遵循llama-2-chat標準，全面兼容針對原版llama-2-chat模型的所有優化方案。
%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)
