阿維塔於2026年2月11日向全系車型推送AVATR.OS5.0.0系統。此次大版本更新的核心是深度融合AI大模型能力，並升級至華爲最新智駕系統。最突出的亮點是MoLA大模型助手正式上線，其語義理解能力顯著增強，支持組詞、拆字及知識糾錯，能更精準地理解用戶指令。
字節跳動正加速自研AI芯片“SeedChip”，計劃今年量產至少10萬顆，主要面向推理任務，以保障AI算力供應。儘管公司稱相關報道“不準確”，但其今年AI採購預算已超1600億元，半數仍用於購買英偉達芯片，反映出在推進大模型時面臨的高推理成本壓力。
科大訊飛發佈“星火X2”大模型，基於全國產算力訓練，在算法與工程上實現突破。該模型在數學、邏輯推理、語言理解及智能體等核心能力上對標國際頂尖水平，並聚焦行業應用需求，推動國產大模型發展進入新階段。
初創AI實驗室Flapping Airplanes獲1.8億美元種子輪融資，由紅杉資本、Google Ventures和Index Ventures投資。該實驗室由Ben Spector、Asher Spector兄弟及Aidan Smith創立，專注於提升AI學習效率，而非依賴海量數據訓練。他們認爲當前AI模型對數據的過度依賴效率低下，主張借鑑人類大腦的高效學習方式。
由字節跳動Seedance 2.0模型驅動，可從文本和圖像生成1080p電影級內容。
Vadu AI免費生成AI視頻和圖像，支持17種語言，多種模型可選。
五個 AI 模型在 NASDAQ 100 進行交易競爭，完全自主，無人干預。
免費在線工具，可將圖像轉為可定製模型，有超10k專業模板
Google
$0.49
輸入tokens/百萬
$2.1
輸出tokens/百萬
1k
上下文長度
Openai
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$11.2
Xai
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2k
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200
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Anthropic
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Alibaba
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Baidu
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Bytedance
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drbaph
Z-Image（造相）是一個擁有60億參數的高效圖像生成基礎模型，專門解決圖像生成領域的效率和質量問題。其蒸餾版本Z-Image-Turbo僅需8次函數評估就能達到或超越領先競品，在企業級H800 GPU上可實現亞秒級推理延遲，並能在16G VRAM的消費級設備上運行。
PrimeIntellect
INTELLECT-3是一個擁有1060億參數的混合專家（MoE）模型，通過大規模強化學習訓練而成。在數學、編碼和推理基準測試中展現出卓越性能，模型、訓練框架和環境均以寬鬆許可協議開源。
Shawon16
這是一個基於VideoMAE-base架構在未知數據集上微調的視頻理解模型，專門用於手語識別任務。模型在20個訓練週期後達到了18.64%的準確率。
ExaltedSlayer
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。
這是基於MCG-NJU/videomae-base模型在未知數據集上微調的視頻理解模型，經過20個epoch的訓練，在評估集上達到13.31%的準確率。該模型專門針對視頻分析任務進行優化。
jayn7
騰訊混元視頻1.5模型的量化GGUF版本，專門用於文本到視頻生成任務，支持720P高清視頻生成，提供多種量化精度版本以優化使用效率。
本項目提供騰訊混元視頻1.5文本到視頻模型的量化GGUF版本，支持480P視頻生成任務，包含蒸餾模型和完整模型兩個版本，可與ComfyUI-GGUF等工具配合使用。
騰訊混元視頻1.5模型的量化GGUF版本，專門用於圖像轉視頻和視頻生成任務。提供480P分辨率的蒸餾模型和標準模型，支持多種量化精度，包括Q4_K_S、Q8_0和FP16等。
DreadPoor
Strawberry_Smoothie-TEST 是一個使用 mergekit 工具合併三個12B參數模型得到的混合模型，結合了Unity-12B、Chaos-Unknown-12b和Smoothie-12B-Model_Stock的優勢，旨在提供更好的文本生成和對話能力
evilfreelancer
這是ai-sage/GigaChat3-10B-A1.8B模型的量化版本，採用GGUF格式，需要特定的llama.cpp分支支持。模型採用混合專家架構，總參數量約118億，其中激活參數量約18億。
prithivMLmods
VibeThinker-1.5B是微博AI推出的15億參數密集語言模型，基於Qwen2.5-Math-1.5B微調，專門針對數學和算法編碼問題設計。採用'頻譜到信號原理'框架訓練，在多個數學競賽測試中超越規模更大的模型，訓練成本約7800美元，支持最長約40k詞元的輸出。
ai-sage
GigaChat3-10B-A1.8B是GigaChat系列的對話模型，基於混合專家（MoE）架構，共有100億參數，其中18億為活躍參數。該模型採用多頭潛在注意力和多令牌預測技術，支持25.6萬令牌的長上下文，在多語言對話和推理任務中表現出色。
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。
mlx-community
VibeThinker-1.5B的4位量化版本，基於MLX框架針對蘋果芯片優化，是一個擁有15億參數的密集語言模型，專門用於數學推理和算法編碼問題
GigaChat3-10B-A1.8B-base是GigaChat系列的基礎預訓練模型，採用混合專家（MoE）架構，總參數100億，活躍參數18億。模型集成了多頭潛在注意力（MLA）和多令牌預測（MTP）技術，在推理時具備高吞吐量優勢。
bartowski
這是通過REAP方法對MiniMax-M2均勻裁剪25%的專家得到的172B參數大語言模型，專門針對llama.cpp進行了優化量化處理，支持多種量化級別，可在LM Studio或基於llama.cpp的項目中運行。
這是一個基於REAP方法對MiniMax-M2中40%專家進行均勻剪枝得到的139B參數大語言模型，採用GLM架構和專家混合(MoE)技術，通過llama.cpp進行多種量化處理，適用於文本生成任務。
DevQuasar
本項目提供了cerebras/MiniMax-M2-REAP-172B-A10B模型的量化版本，致力於讓知識為大眾所用。這是一個1720億參數的大型語言模型，經過優化和量化處理，旨在降低部署成本和提高推理效率。
tencent
混元視頻-1.5是一款輕量級高性能視頻生成模型，僅用83億參數就能提供頂級的視頻質量，顯著降低了使用門檻。它能在消費級GPU上流暢運行，支持文本到視頻和圖像到視頻生成，讓每個開發者和創作者都能輕鬆使用。
混元OCR是由混元原生多模態架構驅動的端到端OCR專家VLM模型，僅用10億參數的輕量級設計，在多個行業基準測試中取得最先進成績。該模型擅長處理複雜的多語言文檔解析，在文本定位、開放域信息提取、視頻字幕提取和圖片翻譯等實際應用場景中表現出色。
1Panel MCP Server是為1Panel設計的模型上下文協議服務器實現。
1Panel MCP Server是為1Panel設計的模型上下文協議服務器實現，支持多種安裝和運行方式。
Insights Knowledge Base (IKB) MCP Server 是一個即插即用的免費知識庫，內置10,000+高質量洞察報告，支持本地安全存儲和私有文檔解析。項目優化了數據處理效率，提供每週報告更新，並計劃未來集成嵌入模型和增強報告系統。
Pulse CN MCP Server是一個即時獲取中國互聯網熱門內容的MCP協議服務器，支持微博、今日頭條等18個平臺的熱搜數據，為AI模型提供最新中文趨勢信息。
基於Google Gemini 1.5 Pro模型的內容智能摘要服務
DINO-X MCP是一個結合大型語言模型與DINO-X、Grounding DINO 1.6 API的項目，旨在實現細粒度物體檢測和圖像理解，支持自然語言驅動的視覺任務和自動化場景。
Python Alfresco MCP Server是一個基於FastMCP 2.0框架構建的Alfresco內容服務模型上下文協議服務器，提供全文搜索、文檔管理、元數據操作等15種工具，支持STDIO/HTTP/SSE多種傳輸協議，適用於Alfresco社區版和企業版。
CCXT MCP Server是一個通過Model Context Protocol (MCP)讓AI模型與加密貨幣交易所API交互的服務器，使用CCXT庫支持100多家交易所的交易功能。
Code Graph RAG MCP是一個先進的模型上下文協議服務器，通過智能圖表示和多語言代碼分析能力，提供13種專業工具進行代碼理解、關係映射和語義搜索。
ImageGen MCP Server是一個支持多種AI圖像生成模型（包括GPT-Image-1、Google Imagen 4、Flux 1.1等）的MCP服務器，提供靈活的圖像生成、尺寸調整和輸出格式選項，可無縫集成到各種MCP客戶端中。
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。
YaraFlux MCP Server是一個基於模型上下文協議(MCP)的YARA掃描服務器，為AI助手提供文件YARA規則分析能力。該項目採用模塊化架構，集成了19個MCP工具，支持YARA規則管理、文件掃描、安全存儲等功能，可無縫集成Claude Desktop等AI助手。
一個連接大型語言模型與《衛報》自1999年以來所有文章檔案的MCP服務器，提供即時新聞、新聞分析和歷史研究功能。
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。
MCP AI Hub是一個基於Model Context Protocol的服務器，通過LiteLM統一接口提供對100+AI模型（包括OpenAI、Anthropic、Google等）的訪問，支持多種傳輸協議和靈活配置。
DINO-X MCP是一個通過DINO-X和Grounding DINO 1.6 API賦能大型語言模型進行細粒度目標檢測和圖像理解的項目。它能夠實現精確的對象定位、計數、屬性分析以及場景理解，支持自然語言驅動的視覺任務和工作流集成。
MCP字符工具是一個為大型語言模型提供字符級文本分析能力的服務器，解決LLM因分詞而難以處理單個字符的問題，提供14+種字符計數、拼寫分析和文本比較工具。
CCXT MCP服務器通過標準化的模型上下文協議，為AI交易策略提供與100多家加密貨幣交易所的無縫對接，實現無需編碼的自動化交易。
Tarkov MCP服務器是一個通過tarkov.dev GraphQL API提供《逃離塔科夫》遊戲數據的模型上下文協議服務，包含物品、交易商、地圖、任務等19種工具的數據訪問功能。
一個基於Cloudflare Flux 1 Schnell AI模型的MCP服務器實現，提供文本生成圖像的服務接口。
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