OpenAI在最新稅務文件中刪除了“AI安全造福人類、不受營利需求約束”的核心使命承諾，與其創立時研發非營利性通用人工智能的初衷相悖，引發公衆對其價值觀轉向商業化的擔憂。
谷歌AI聊天機器人Gemini遭遇大規模“蒸餾攻擊”，攻擊者通過超10萬次重複提問誘導模型泄露內部機制，試圖克隆或強化自身AI系統。谷歌稱攻擊主要來自商業動機，引發行業對大模型安全的高度關注。
智譜GLM-5模型出海並上調價格，國產大模型首次大幅提價，釋放行業商業化邏輯轉變信號。調價內外有別，海外漲幅遠超國內。
谷歌正測試在AI搜索和聊天機器人中直接嵌入電商購買功能，用戶可在Gemini內直接下單Etsy等平臺商品，並享受折扣，標誌着大模型商業化從訂閱轉向交易佣金模式。
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Alibaba
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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。
NVIDIA GPT-OSS-120B Eagle3是基於OpenAI gpt-oss-120b模型的優化版本，採用混合專家（MoE）架構，具備1200億總參數和50億激活參數。該模型支持商業和非商業使用，適用於文本生成任務，特別適合AI Agent系統、聊天機器人等應用開發。
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基於bert-base-uncased通過LoRA（低秩自適應）技術微調的意圖分類模型，可將文本分類為商業、技術、科學等類別，是語義路由器項目的一部分，針對Rust中的Candle框架進行了優化。
基於BERT基礎無大小寫模型，使用LoRA（低秩自適應）技術進行微調的意圖分類模型，可將文本分類為商業、技術、科學等類別，是語義路由器項目的一部分，針對Rust語言中的Candle框架進行了優化。
NVIDIA Qwen3-32B FP4模型是阿里雲Qwen3-32B模型的量化版本，使用優化的Transformer架構，通過將權重和激活量化為FP4數據類型實現高效推理。該模型支持商業和非商業用途，適用於各種AI應用場景。
NVIDIA Qwen3-14B FP4模型是阿里巴巴Qwen3-14B模型的量化版本，採用FP4數據類型進行優化，通過TensorRT-LLM進行高效推理。該模型專為NVIDIA GPU加速系統設計，適用於AI Agent系統、聊天機器人、RAG系統等多種AI應用場景，支持全球範圍內的商業和非商業使用。
NVIDIA Qwen3-8B FP8 是阿里巴巴Qwen3-8B模型的量化版本，採用優化的Transformer架構，屬於自迴歸語言模型。該模型通過FP8量化技術優化，可在NVIDIA GPU上實現高效推理，支持商業和非商業用途。
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GPT-OSS-20B是OpenAI發佈的開放權重模型，專為強大的推理、智能體任務和多樣化開發者用例設計。該模型具有21B參數（其中3.6B為活躍參數），支持低延遲推理和本地部署，採用Apache 2.0許可證，可自由用於實驗、定製和商業部署。
Clybius
FLUX.1 Krea [dev] 是一個擁有120億參數的整流流變換器模型，專門用於根據文本描述生成高質量圖像。該模型採用FP8量化技術，具備與原始FLUX.1 [dev]相同的特性，但經過優化以提升性能。模型輸出可用於個人、科學和商業目的，但需遵守非商業許可協議。
QuantStack
這是black-forest-labs/FLUX.1-Krea-dev模型的GGUF格式量化版本，專門用於文本到圖像的生成任務。該模型通過GGUF格式優化，可在特定工具和庫中使用，適用於非商業用途的圖像生成應用。
NVIDIA DeepSeek R1 FP4 v2是基於DeepSeek AI的DeepSeek R1模型進行FP4量化的文本生成模型，採用優化的Transformer架構，可用於商業和非商業用途。該模型通過TensorRT Model Optimizer進行量化，相比FP8版本顯著減少了磁盤大小和GPU內存需求。
NVIDIA Qwen3-30B-A3B FP4是阿里巴巴Qwen3-30B-A3B模型的量化版本，採用優化的Transformer架構，通過FP4量化技術將模型大小減少約3.3倍，同時保持較好的性能表現。該模型支持商業和非商業用途，適用於AI代理系統、聊天機器人、RAG系統等應用場景。
AMPLIFY 是一款高效的蛋白質語言模型，使用 NVIDIA 的 TransformerEngine 庫進行優化，能夠生成殘基和蛋白質嵌入、建議突變、區分無序蛋白質與非蛋白質序列。該模型在數值精度範圍內保持與原始模型相同的權重和輸出，可用於商業和非商業用途。
DeepSeek AI 公司的 DeepSeek R1 0528 模型的量化版本，基於優化的 Transformer 架構的自迴歸語言模型，可用於商業和非商業用途。
RedHatAI
這是Meta-Llama-3.1-8B-Instruct模型的INT8量化版本，通過權重量化和激活量化優化，適用於多語言商業和研究用途。
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基於naver-clova-ix/donut-base在SROIE數據集上微調的文檔信息提取模型，專門用於從收據和商業文檔中提取結構化信息
基於Meta-Llama-3.1架構的量化優化模型，支持多語言，適用於商業和研究場景，在減少資源需求的同時保持高性能。
Llama-3.3-70B-Instruct-FP8-dynamic 是經過優化的大語言模型，通過將激活和權重量化為 FP8 數據類型，減少了 GPU 內存需求並提高了計算吞吐量，支持多語言的商業和研究用途。
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LayerSkip Llama3.2 1B是基於Llama3.2 1B模型，採用LayerSkip方法、提前退出損失和層丟棄技術進行持續預訓練的優化模型。該模型具備自推測解碼能力，能夠顯著提高推理效率，適用於非商業研究用途。
Qwen2.5-7B-Instruct的INT8量化版本，適用於商業和研究用途的多語言場景，優化了內存需求和計算吞吐量。
Xero MCP服務器是一個實現模型上下文協議(MCP)的服務，提供Xero會計和商業功能的標準化訪問接口，支持OAuth2認證、聯繫人管理、發票創建等功能。
Zaturn是一個AI驅動的數據分析助手，無需編寫代碼即可通過自然語言查詢獲取商業洞察和可視化結果。
Rube是基於Composio平臺的MCP服務器，可將AI聊天工具連接到500多個商業和生產力應用程序，通過自然語言命令實現自動化任務執行。
一個基於強化學習的智能電商對話代理系統，集成了本體推理、業務工具鏈、對話記憶和Gradio界面，通過Stable Baselines3 PPO算法實現從數據到訓練再到部署的閉環學習，能自主優化購物助手的決策策略。
一個集成Claude與Wave會計軟件的MCP服務器，用於自動化費用跟蹤和收入交易創建，支持多企業管理、供應商/客戶搜索和即時API連接。
NiagaBot是基於Qwen3-Omni AI的智能WhatsApp商業自動化機器人，支持多模態消息處理、群組管理、批量廣播和數據分析等功能
mulmocast-vision 是一款基於 MCP 協議和 LLM 的自動化幻燈片生成工具，提供 80 多種商業模板，可快速創建提案、戰略分析等專業演示文稿。
一個研究檢索增強生成(RAG)與多雲處理(MCP)服務器集成的開源項目，聚焦免費模型在商業軟件中的應用，提供模塊化學習路徑和實踐案例。
該項目展示了一個結合模型上下文協議(MCP)和檢索增強生成(RAG)的輕量級多智能體AI系統，用於商業分析。系統通過協調多個專用工具服務器，提供自然語言查詢的商業數據統計分析和知識檢索功能，具有模塊化設計便於擴展和LLM後端切換。
一個基於P2P網絡的去中心化MCP服務器註冊系統，提供工具發現、版本管理、安全驗證和微支付功能，採用AGPL-3.0許可並支持商業授權。
DollhouseMCP是一個基於Model Context Protocol（MCP）的服務器，提供動態AI角色管理功能，支持通過GitHub社區分享和商業化角色。它包含23個工具，涵蓋角色創建、激活、編輯、驗證等全生命週期管理，並具有企業級安全措施和自動更新系統。
一個已棄用的PayPal集成服務，提供支付處理、商業操作和用戶管理的標準化接口
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