“漢語盤點2025”年度國內詞爲“深度求索”，年度國內字爲“韌”。該評選由國家語言資源監測與研究中心等單位主辦，今年正值活動二十週年。
中國開源AI大模型實力凸顯，DeepSeek、Qwen和Kimi在最新評比中影響力並列第一。榜單由AI研究員發佈，涵蓋35家機構，超半數爲中國團隊，展現中國開源領域的快速發展，與美國閉源模式形成對比。
“漢語盤點2025”活動公佈年度候選字詞前五名，國內字爲“韌”“創”“融”“智”“通”，體現社會創新發展趨勢。
騰訊自研大模型混元2.0（Tencent HY2.0）正式發佈，與此同時，DeepSeek V3.2也逐步接入騰訊生態。目前，這兩大模型已在元寶、ima等騰訊AI原生應用中率先上線，騰訊雲也同步開放了相關模型的API及平臺服務。 全新發布的Tencent HY2.0採用混合專家（MoE）架構，總參數量高達4
全球首個由深度學習驅動的在線 OCR 工具，97% 準確率。
AI Fiesta是一個讓您與世界頂尖AI模型如ChatGPT、Gemini Pro、Claude、Perplexity、Deepseek和Grok交流的平臺。
聊天機器人AI產品集合，包括GPT-4o, Gemini, Qwen, Deepseek, Claude & Grok。
PPTDetector是準確檢測AI生成內容的AI檢測器，可檢測由ChatGPT，GPT，Gemini，Grok，Claude，Deepseek生成的pptx。
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這是一個基於原始DeepSeek-OCR模型的優化版本，專門支持在蘋果金屬性能著色器（MPS）和CPU上進行推理的OCR模型。它能夠從圖像中提取文本並轉換為結構化格式，支持多語言文檔識別。
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這是一個基於DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B的多任務微調模型，通過LoRA適配器在多個數據集上進行訓練，具備強大的多任務泛化和推理能力，能夠處理廣泛的自然語言和基於推理的任務。
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這是一個基於DeepSeek-OCR的圖像文本識別模型，專門解決了在最新版本transformers庫中的兼容性問題，使模型能夠在transformers v4.57.1等最新版本中順利運行。
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這是DeepSeek-OCR的模態平衡量化（MBQ）變體，通過對視覺編碼器採用4位NF4量化減少內存佔用，同時保持投影器和語言/解碼器的BF16精度，可在普通GPU上進行本地部署和快速CPU試驗。
mlx-community
DeepSeek-OCR-8bit是基於DeepSeek-OCR模型轉換的MLX格式版本，專門針對蘋果芯片優化的視覺語言模型，支持多語言OCR識別和圖像文本理解任務。
DeepSeek-OCR-6bit是基於DeepSeek-OCR模型轉換的MLX格式版本，專門針對蘋果芯片優化。這是一個視覺語言模型，具備強大的光學字符識別能力，能夠從圖像中提取和識別文本信息。
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該模型是基於DeepSeek-OCR轉換的MLX格式視覺語言模型，專門用於光學字符識別（OCR）任務，支持多語言文本識別和圖像理解
這是一個基於DeepSeek-OCR模型轉換的MLX格式模型，支持多語言圖像文本識別和文本生成功能，專門針對OCR任務優化。
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DeepSeek-OCR-bnb-4bit-NF4 是 deepseek-ai/DeepSeek-OCR 的 4 位 NF4 量化版本，使用 bitsandbytes 創建。它在保持高精度的同時，顯著減少了顯存使用量（最多可減少至 8GB），非常適合消費級 GPU。
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這是DeepSeek-MoE-16B-Chat模型的MXFP4_MOE量化版本，專門針對文本生成任務進行了優化，提供了更高效的推理解決方案。
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DeepSeek-OCR是DeepSeek AI開發的一款先進的光學字符識別模型，專注於探索視覺文本壓縮的邊界，能夠高效地從圖像中提取和轉換文本內容。
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Qwen-1.5B_THIP是基於DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B在DeepMath-103k數學數據集上使用TRL框架進行GRPO方法微調的數學推理模型。該模型專門針對數學問題解決進行了優化，具備較強的數學推理能力。
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本項目對DeepSeek-V3-0324進行了llama.cpp混合精度量化，解決了模型在邊緣設備上部署的難題，提升了模型的運行效率和資源利用率。
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這是DeepSeek公司的DeepSeek-MoE-16B模型的Q4_K_M量化版本，通過llama.cpp的Rust綁定啟用了MoE（專家混合）CPU卸載功能，顯著減少顯存使用。
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這是一個基於DeepSeek-V3架構的隨機權重生成模型，專門用於測試和開發目的。模型使用隨機初始化的權重，參數規模經過精簡，適合快速原型開發和功能驗證。
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DeepSeek-V3.2-Exp-AWQ是基於DeepSeek-V3.2-Exp模型的量化版本，通過vLLM框架實現高效文本生成。該模型引入了DeepSeek稀疏注意力機制，在長上下文訓練和推理效率上有顯著提升，同時保持了模型輸出質量。
變換器庫是一個強大的自然語言處理工具庫，提供豐富的預訓練模型和便捷的使用接口，廣泛應用於文本生成、分類、翻譯等NLP任務，極大提升開發效率。
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Mintaka-Qwen3-1.6B-V3.1是一個高效的、專注於科學推理的模型，基於Qwen-1.6B構建，並在DeepSeek v3.1合成軌跡（10,000條記錄）上進行訓練。它針對隨機事件模擬、邏輯問題分析和結構化科學推理進行了優化，在符號精度和輕量級部署之間取得了平衡。
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DeepSeek-GRM-16B 是一個基於 Self-Principled Critique Tuning (SPCT) 的生成式獎勵模型，能為查詢-響應生成透明的'原則→批判→分數'評估流程，可用於大語言模型的強化學習、評估和數據收集等任務。
DeepSeek-V3.1是基於DeepSeek-V3.1-Base進行後訓練的大型語言模型，具有128K上下文長度，支持混合思維模式、智能工具調用和代碼代理功能。該模型在多項基準測試中表現出色，特別在數學推理、代碼生成和搜索代理任務上有顯著提升。
DeepSeek MCP服務器是一個為DeepSeek API設計的模型上下文協議服務器，支持與Claude Desktop等MCP兼容應用無縫集成，提供匿名API訪問和智能對話管理。
DeepSeek MCP服務器項目，為Claude Desktop等應用提供匿名API代理服務，支持多輪對話和自動模型切換。
Unreal Engine生成式AI支持插件，集成多種前沿LLM/GenAI模型API，提供遊戲開發中的AI集成層支持，包括OpenAI、Claude、Deepseek等模型的聊天、結構化輸出等功能，並支持Model Control Protocol（MCP）實現場景對象控制、藍圖生成等高級功能。
結合DeepSeek推理與Claude生成的兩階段AI對話服務
通過集成DeepSeek R1的推理引擎增強Claude的複雜任務處理能力
一個實現MCP協議的服務器，用於在Claude Desktop中集成Deepseek模型
本地化運行的智能代理系統，結合推理模型與工具調用模型
DeepClaude MCP是一個整合DeepSeek和Claude AI能力的服務器應用，通過雙模型協同提供更強大的AI響應服務。
一個基於DeepSeek-V3開發的MCP天氣查詢智能體項目，通過配置API密鑰和運行客戶端腳本來實現功能。
一個基於Node.js的Deepseek R1語言模型MCP服務器實現，支持8192令牌上下文窗口，提供穩定的Claude Desktop集成和模型參數配置。
MCP Toolz 是一個用於Claude Code的MCP服務器工具，支持跨會話保存上下文和待辦事項，並能獲取ChatGPT、Claude、Gemini和DeepSeek等多AI模型的反饋。
該項目通過集成DeepSeek R1的推理引擎增強Claude的複雜任務處理能力，提供多步驟精確推理支持。
一個由Claude構建的DeepSeek推理服務項目
Deepseek R1的MCP服務器實現，支持Node.js環境，提供強大的語言模型推理服務。
一個生產級MCP服務器，集成DeepSeek API，提供代碼審查、文件管理、API賬戶管理等功能，支持多模型選擇和JSON格式響應。
Deepseek R1的MCP服務器實現，支持與Claude Desktop集成，提供強大的語言模型推理服務。
Thoughtful Claude是一個增強Claude推理能力的MCP服務器，通過集成DeepSeek R1的高級推理引擎，為Claude提供複雜多步推理任務處理能力。
MCP DeepSeek演示項目是一個基於MCP協議的客戶端應用，集成DeepSeek AI實現工具調用和即時通信，包含Next.js前端和SSE服務端。
一個MCP服務器，允許Claude Code在需要深入分析複雜問題時諮詢更強大的AI模型（如o3、Gemini 2.5 Pro、DeepSeek Reasoner）。
Deepseek Thinker MCP Server是一個提供Deepseek推理內容的MCP服務，支持OpenAI API和本地Ollama兩種模式，可集成到AI客戶端中。
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