階躍全量開放旗艦基座 Step5Preview,定位真實世界 Agentic 任務主力模型。它針對能力、效率、成本三角難題,採用稀疏 MoE 架構外推帕累託前沿。模型總參數達600B,每次激活更少參數以平衡性能與成本。
階躍今日全量開放新一代旗艦基座Step5Preview,定位真實世界Agentic任務主力模型。它採用稀疏MoE架構,總參數600B,旨在破解能力、效率、成本三者相互拉扯的“帕累託題”:不是讓取捨消失,而是以新設計把帕累託前沿整體外推,成爲面向智能體任務的高效主力模型。
階躍星辰發佈旗艦基座模型Step5Preview,面向AI編程、軟件工程、專業知識及金融等場景,提升Agentic任務表現並平衡智能、成本與效率。該模型在AA綜合智能指數中躋身全球開源模型前三,單任務成本僅爲Claude Opus5的1/8,採用稀疏MoE架構,計劃10月15日正式開源。
千問18日上線新一代原生全模態模型Qwen3.8-Omni-Flash,支持文本、圖像、音頻、視頻輸入及1M長上下文,已在千問AI平臺開放體驗。該模型在編程、文本知識、GUI操作等通用Agentic能力上,重點拓展音視頻Agentic應用,覆蓋視頻剪輯、MV創作、影視製作解說、音視頻轉圖文摘要與對話等,並已完成累計30項評測。
Agentic企業文檔生成平臺,提高一致性、質量與文檔工作流速度
Agentic分析平臺,上傳數據,讓AI代理將問題轉化為可發佈的分析頁面。
探索未來的AI工作體驗,訪問橫跨數百個應用的Agentic AI模型,改變您的工作方式。
基於推理驅動的目標檢測技術,通過文本提示實現類似人類精度的檢測。
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DeepSWE-Preview 是一個完全開源的、先進的編碼智能體,通過強化學習訓練,在軟件工程任務中表現卓越。
Agentic Radar是一個用於分析和評估代理系統的安全掃描工具,幫助開發者、研究人員和安全專家理解代理系統的工作流程並識別潛在漏洞。
MCP Server是一個簡化Model Context Protocol(MCP)API交互的服務器工具,幫助開發者快速創建基於MCP的服務端應用。
項目涉及LangChain框架的文檔、示例代碼庫及社區資源,包括Python編程、AI代理開發、FastAPI集成、LLM微調等技術內容。
Agentic MCP Client是一個獨立的AI代理運行器,通過MCP協議工具與Claude、BedRock和OpenAI等模型交互,支持雲端自主運行和系統安全交互。
基於MCP服務器的RAG項目
一個為FIRST機器人競賽隊伍設計的工具,可同時搜索WPILib、REV、CTRE等多個官方文檔庫,通過自然語言提問快速獲取編程和硬件配置答案,支持VS Code集成和AI助手優化。
該項目是一個集成了多種功能的MCP服務器套件,包含媒體工具、信息檢索、PDF生成和演示文稿創建等服務,需分別配置運行。
MCP Server是一個簡化Model Context Protocol(MCP)交互的服務器工具,提供簡化API和工具註冊機制,幫助開發者快速構建基於MCP的服務。
Smithery的MCP服務項目
該項目展示了一個基於AWS Bedrock的AI驅動自動化系統,能夠理解自然語言支持請求,並通過獨立的MCP服務器自動執行功能管理操作,具備企業級安全性和完整的測試覆蓋。
一個展示代理AI應用的示例項目,使用MCP服務器連接REST API、PostgreSQL數據庫和文檔存儲。
Traylinx搜索引擎MCP服務器是一個連接Agentic搜索API的橋樑服務,允許MCP客戶端(如Claude和Cursor)使用智能搜索功能,獲取文本摘要和結構化數據(HTML、圖片等)。
Loaded Vibes是一個企業級Agentic TypeScript Web開發框架,提供包含Next.js 15、React 19、GenAIScript編排器、MCP服務等技術的全棧開發環境與工具鏈,支持通過18個標準化開發週期進行規範化的項目構建與管理。
基於MCP服務與OpenAI Agent SDK的智能產品搜索系統
Agentic MCP服務器是標準MCP服務器的擴展,具備自主決策、狀態管理和動態交互能力,支持複雜工作流和智能數據處理。
Agentic是一個基於代理架構的智能業務服務系統,通過中央應用代理協調RAG服務和監控服務,提供綜合解決方案。
一個基於Go的GitHub代理聊天MCP服務器,提供自然語言交互GitHub和向量搜索功能。