Olmo 3是由Allen Institute for AI開發的新一代語言模型家族，包含7B和32B的指令和思維變體。該模型在長鏈式思維方面表現出色，能顯著提升數學和編碼等推理任務的性能。所有代碼、檢查點和訓練細節都將公開，推動語言模型科學發展。

自然語言處理Transformers英語

米模具身模型（MiMo-Embodied）是一款強大的跨具身視覺語言模型，在自動駕駛和具身AI任務中均展現出了卓越的性能。它是首個將這兩個關鍵領域相結合的開源視覺語言模型，顯著提升了在動態物理環境中的理解和推理能力。

多模態Transformers

Olmo 3是由Allen Institute for AI開發的一系列語言模型，包含7B和32B兩種規模，具有指令式和思考式兩種變體。該模型在長鏈式思維方面表現出色，能有效提升數學和編碼等推理任務的性能。採用多階段訓練方式，包括有監督微調、直接偏好優化和可驗證獎勵的強化學習。

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這是一款專門用於Python代碼審查的AI模型，基於Qwen2.5-7B-Instruct微調，能夠識別安全漏洞、性能問題並提供代碼質量改進建議。

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VieNeu-TTS是首個可在個人設備上運行的越南語文本轉語音模型，具備即時語音克隆能力。基於NeuTTS Air微調，能夠生成自然逼真的越南語語音，在CPU上具備即時性能。

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TheWhisper-Large-V3-Turbo 是 OpenAI Whisper Large V3 模型的高性能微調版本，由 TheStage AI 針對多平臺即時、低延遲和低功耗語音轉文本推理進行優化。支持流式轉錄、單詞時間戳和可擴展性能，適用於即時字幕、會議和設備端語音界面等場景。

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這是慧慧AI模型Huihui-MoE-60B-A3B-abliterated的MXFP4_MOE量化版本，為文本生成提供支持。該量化版本基於特定的基礎模型進行處理，能在一定程度上優化模型的性能和使用體驗。

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Apertus是一款由瑞士AI開發的全開放多語言大語言模型，提供70億和80億兩種參數規模。該模型支持超過1000種語言，使用完全合規且開放的訓練數據，性能可與閉源模型相媲美。Apertus在15T標記上進行預訓練，採用分階段課程訓練方法，支持長達65,536個標記的上下文長度。

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Apertus是一款由瑞士AI開發的全開放多語言大語言模型，參數規模達80億和700億，支持超過1000種語言和長上下文處理，僅使用完全合規的開放訓練數據，性能可與閉源模型相媲美。

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GLM-4.6是智譜AI推出的新一代文本生成模型，相比GLM-4.5在多個方面有顯著改進，包括更長的上下文窗口、更優的編碼性能和更強的推理能力。該模型在多個公開基準測試中表現出色，與國內外領先模型相比具有競爭優勢。

自然語言處理Transformers多語言

GLM-4.6是智譜AI開發的新一代大語言模型，相比GLM-4.5在上下文處理、編碼能力和推理性能方面有顯著提升。該模型支持200K上下文長度，在多個公開基準測試中表現出色，特別在代碼生成、推理和代理任務方面具有競爭優勢。

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GLM-4.6是智譜AI推出的新一代文本生成模型，相比GLM-4.5在上下文處理、編碼性能、推理能力等方面實現顯著提升，支持200K上下文長度，具備更強的智能體能力和精緻的寫作能力。

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GLM-4.6-FP8是智譜AI推出的新一代文本生成模型，相比GLM-4.5在多個關鍵方面有顯著改進。該模型具有更長的上下文窗口、卓越的編碼性能、高級推理能力和更強大的智能體功能，能夠處理更復雜的任務。

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CoDA是Salesforce AI Research研發的基於擴散模型的代碼生成語言模型，具備雙向上下文理解能力，專為強大的代碼生成和補全任務而設計。該模型僅17億參數，在保持低計算要求的同時實現了卓越的代碼生成性能。

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NeuTTS Air是世界上首個具備即時語音克隆功能的超逼真、端側文本轉語音（TTS）語言模型。基於0.5B參數的大語言模型骨幹構建，能為本地設備帶來自然的語音、即時性能、內置安全性和說話人克隆功能。

音頻處理Gguf

NeuTTS Air是全球首個具有即時語音克隆功能的超逼真設備端文本轉語音模型，基於0.5B參數的大語言模型骨幹構建，能在本地設備上實現自然語音生成、即時性能和說話人克隆功能。

音頻處理Gguf

NeuTTS Air是世界上首個具備即時語音克隆功能的超逼真、設備端文本轉語音（TTS）語言模型。基於0.5B大語言模型骨幹網絡構建，能為本地設備帶來自然的語音、即時性能、內置安全功能和說話人克隆能力。

音頻處理Safetensors

NVIDIA Qwen2.5-VL-7B-Instruct-FP4是阿里巴巴Qwen2.5-VL-7B-Instruct模型的量化版本，採用優化的Transformer架構，支持多模態輸入（文本和圖像），適用於多種AI應用場景。該模型通過TensorRT Model Optimizer進行FP4量化，在NVIDIA GPU上提供高效的推理性能。

多模態Safetensors

NVIDIA Qwen3-8B FP4 模型是阿里巴巴Qwen3-8B模型的量化版本，採用優化的Transformer架構的自迴歸語言模型。該模型使用FP4量化技術，在保持性能的同時顯著減少內存佔用和計算需求，適用於AI智能體系統、聊天機器人、RAG系統等應用場景。

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這是對Moonshot AI的Kimi-K2-Instruct-0905模型的高質量量化版本，採用HQ4_K量化方法，專門優化了推理性能，支持75000上下文長度，適用於文本生成任務。

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