螞蟻inclusionAI在HuggingFace開設AI-Transparency倉庫，公開Ling、Ring、Ming系列模型的訓練內容摘要。該倉庫只含文檔，不發佈權重和訓練數據集，主動披露模型訓練數據來源，覆蓋Ling-2.0至3.0、Ring-2.0至2.6、Ming-Omni及兩款16B-A3B多模態模型，旨在提升訓練透明度。
DeepSeek Harness（DSH）8月隨V4 Pro發佈，初期僅支持Web界面，數天獲超10萬GitHub星。因官方桌面端缺失，社區自發推出多款第三方客戶端。最新官方主分支已新增桌面端目錄，將支持macOS蘋果芯片、Intel及Windows x64，暫不支持Linux，正式版上線時間待公佈。
螞蟻開源團隊發佈百靈系列首個原生多模態大模型 Ling-3.0-flash-VL。它基於 Ling-3.0-flash 的 MoE 架構，總參數124B，激活5.5B，原生支持圖像、文本與視頻輸入，上下文窗口達256K Token。團隊重點提升真實任務中的可靠性與效率，並着力解決視覺能力可能削弱文本智能的問題。
開發者裏克·布魯斯特發佈Paint.NET 5.2 Build 9739，首次通過Wine實驗性支持Linux。最大障礙是微軟Windows專屬的Direct2D圖形API，Paint.NET長期依賴它。因Wine對Direct2D原生支持不完善，他放棄等待，自行開發替代方案，結束長達12年的阻礙。
AI驅動，30秒生成專業證件照，適用於LinkedIn等專業場景
Reach MCP連接LinkedIn與AI，有6種預設劇本，預覽後發送，每月$39。
創作者主導招聘與變現平臺，通過一個生物鏈接分享工作賺取被動收入。
通過單一強大API讓AI代理訪問領英、WhatsApp和實時網絡數據
Google
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輸入tokens/百萬
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Baidu
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Alibaba
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Minimax
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moonshotai
Kimi Linear是一種混合線性注意力架構，在各種場景下包括短、長上下文以及強化學習擴展機制中，均優於傳統的全注意力方法。它能有效解決傳統注意力機制在長上下文任務中效率低下的問題，為自然語言處理等領域帶來更高效的解決方案。
Kimi Linear是一種高效混合線性注意力架構，在短上下文、長上下文和強化學習場景中均優於傳統全注意力方法。它通過Kimi Delta Attention (KDA)機制優化注意力計算，顯著提升性能和硬件效率，特別擅長處理長達100萬令牌的長上下文任務。
noctrex
這是Ling-flash-2.0模型的MXFP4_MOE量化版本，專門針對文本生成任務進行了優化。該版本通過MXFP4_MOE量化技術，在保持模型性能的同時顯著減小了模型大小，提高了推理效率。
bartowski
這是inclusionAI的Ling-flash-2.0模型的Llamacpp imatrix量化版本。通過先進的量化技術，在保持模型性能的同時顯著減少了內存佔用和計算量，提高了運行效率。支持多種量化級別，適用於不同硬件配置。
這是inclusionAI的Ling-mini-2.0模型的量化版本，使用llama.cpp的imatrix技術進行量化處理，提供了從32.54GB的BF16到4.66GB的IQ2_XS等多種量化選項，可在多種硬件環境中高效運行。
ubergarm2
這是inclusionAI/Ling-1T模型的量化版本集合，基於ik_llama.cpp分支開發，提供多種量化方案以適應不同的內存和性能需求。這些量化模型在給定的內存佔用下提供出色的困惑度表現，特別優化了MoE架構的推理效率。
inclusionAI
Ming-flash-omni 預覽版是基於 Ling-Flash-2.0 稀疏專家混合（MoE）架構構建的多模態大模型，總參數達100B，每個token僅激活6B參數。該模型在Ming-Omni基礎上進行了全面升級，在多模態理解和生成方面有顯著提升，特別是在語音識別、圖像生成和分割編輯方面表現突出。
mlx-community
Ling-mini-2.0-4bit是基於inclusionAI/Ling-mini-2.0模型使用mlx-lm 0.27.1版本轉換的4位量化版本，專為Apple Silicon優化的高效語言模型
Ring-mini-2.0是基於Ling 2.0架構深度優化的高性能推理型MoE模型，僅有160億總參數和14億激活參數，卻實現了與100億規模以下密集模型相當的綜合推理能力。在邏輯推理、代碼生成和數學任務方面表現出色，支持12.8萬長上下文處理和每秒300+令牌的高速生成。
Ling 2.0是基於MoE架構的大語言模型家族，首個版本Ling-mini-2.0參數規模緊湊但功能強大，在複雜推理和指令遵循方面表現出色，採用1/32激活率的MoE架構，實現卓越性能與高效運行的完美結合。
TareksLab
這是一個使用Linear DELLA方法合併的70B參數大語言模型，基於Llama-3.1-Nemotron-lorablated-70B基礎模型，整合了多個高性能的Llama-3.3-70B變體模型，旨在提供更強大的語言理解和生成能力。
Mungert
Lingshu-32B GGUF模型是適用於醫療領域的多模態大語言模型，支持多種醫學影像模態，在醫療問答和報告生成任務上表現出色。
lingshu-medical-mllm
靈樞是醫療領域的SOTA多模態大語言模型，在醫療視覺問答和報告生成任務中表現卓越。
靈樞是一款在醫療領域表現卓越的多模態大語言模型，能有效處理醫學圖像和文本信息，在醫療問答和報告生成任務中展現出了頂尖性能。
靈曦是由InclusionAI開源的大規模混合專家語言模型，精簡版擁有168億總參數與27.5億激活參數，展現出卓越性能表現。
linoyts
這是一個基於HiDream-ai/HiDream-I1-Full訓練的DreamBooth LoRA模型，專注於生成毛線藝術風格的狗狗圖像。
基於inclusionAI/Ling-lite的量化版本，使用llama.cpp進行imatrix量化，支持多種量化類型以適應不同硬件需求。
ashercn97
Linq-Embed-Mistral 是一個基於 Mistral 架構的嵌入模型，專注於文本分類、檢索和聚類任務，在多個 MTEB 基準測試中表現出色。
lintw
HealthGPT是一個專為統一的多模態醫療任務而開發的大型語言模型。
linuzj
基於Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct微調的專業量子優化模型，專門用於解決量子電路生成問題，採用TRL庫訓練，具有量子計算優化和電路生成的專業能力
LINE Bot MCP Server是一個實現Model Context Protocol (MCP)的服務，用於將AI智能體與LINE官方賬號連接，支持推送文本和富媒體消息、廣播消息及獲取用戶資料等功能。
MCP Link是一個自動化工具，能夠將任何OpenAPI V3規範的API轉換為MCP服務器，使現有RESTful API能夠無縫接入AI驅動的應用生態系統。
Linear MCP Server是一個已棄用的Model Context Protocol服務器，用於通過MCP協議與Linear問題跟蹤系統集成，允許LLM與Linear問題進行交互。
一個用於RHEL系統的只讀Linux系統管理、診斷和故障排除的MCP服務器，支持遠程SSH執行和多主機管理。
Kali Linux環境下的MCP服務器集合，專注於逆向工程、安全測試和自動化工作流。
該項目是為Kali Linux設計的MCP服務器集合，旨在增強逆向工程、安全測試和自動化工作流，整合了Nmap、Wireshark等工具，並提供Docker沙箱支持。
一個基於VLC媒體播放器的MCP服務器，支持通過MCP客戶端遠程控制和播放視頻。適用於Linux系統，可通過Signal等客戶端實現遠程電影播放控制。
這是一個用於Linear的MCP服務器，允許Claude通過API管理Linear中的團隊、問題、項目和週期，提供多種操作功能並支持安全認證。
一個基於Puppeteer的MCP服務器，提供瀏覽器自動化功能，支持Linux顯示服務器（X11和Wayland），使LLM能夠與網頁交互、截圖和執行JavaScript。
LinkedIn MCP服務器是一個基於Model Context Protocol的本地服務，通過Claude等AI助手實現與LinkedIn的交互，支持個人資料抓取、公司信息分析和職位搜索功能。
一個通過MCP協議讓LLM模型訪問Linear API的服務端項目
一個基於容器化Kali Linux的MCP服務器，提供滲透測試和安全研究工具的命令執行能力，支持後臺任務管理和交互式漏洞檢測。
MCP Linker是一個幫助用戶快速將Model Context Protocol服務器添加到MCP客戶端的工具，支持Claude、Cursor等客戶端，提供一鍵添加、收藏和最近使用功能。
一個基於MCP協議的Linear問題追蹤系統服務端實現，提供標準化接口訪問Linear的功能
該項目是一個用於教育目的的MCP工具包，展示社交平臺內容分析技術及其安全風險，包含Reddit和LinkedIn的數據提取與分析工具。
MCP DevTools是一套AI助手與外部服務交互的開發工具集，提供Jira和Linear等服務的無縫集成
一個基於Claude AI的LinkedIn個人資料分析工具，通過RapidAPI獲取並管理LinkedIn帖子數據。
這是一個集成了Kali Linux Docker環境和本地Windows主機的AI智能體項目，提供無限制的安全測試與控制能力。
Linkup MCP服務器是一個用於將Linkup的網頁搜索功能與支持MCP協議調用函數的AI模型集成的工具。
該項目是一個基於Model Context Protocol (MCP)的Linear集成服務器，提供問題跟蹤和項目管理功能，支持創建、搜索、更新問題以及管理衝刺週期等操作。
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