小米發佈開源大模型MiMo-V2-Flash，主打高速高效，在推理、代碼生成等任務中表現突出，響應速度超越多款熱門國產模型。該模型採用稀疏激活架構，參數量達3090億，以MIT協議開源權重與代碼。
MIT研究團隊開發出實例自適應縮放技術，可根據問題複雜度動態調整大型語言模型的計算資源，提升效率並降低能耗。該研究獲多家機構支持，相關論文已於11月初發布。
MIT科學家通過15年研究，首次繪製出人腦語言網絡的毫米級概率圖。該網絡體積小但功能強大，專門負責詞語意義映射和句子拼裝，與思考、情緒模塊完全分離。通過1400次fMRI掃描，研究確認了“語言芯片”的存在。
麻省理工初創公司OpenAGI推出AI模型Lux，在計算機操作任務中表現超越OpenAI和Anthropic的同類產品，成本僅爲十分之一。該模型通過解析屏幕截圖自動執行桌面應用操作，在Online-Mind2Web基準測試中成功率高達83.6%，顯著優於OpenAI Operator的61.3%。
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該模型是基於VideoMAE架構的暴力檢測模型，在Kinetics數據集預訓練的基礎上，針對暴力檢測任務進行了92輪微調。模型採用Vision Transformer架構，專門用於視頻內容分析，能夠識別視頻中的暴力行為。
mlx-community
MiniMax-M2-5bit 是基於 MiniMaxAI/MiniMax-M2 模型轉換而來的 5 位量化版本，專為 MLX 框架優化。該模型是一個大型語言模型，支持文本生成任務，採用 MIT 許可證發佈。
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這是一個基於EfficientNet-B0架構的深度學習模型，專門用於對動漫和視覺小說圖像進行藝術風格分類。模型能夠準確識別6種不同的動漫藝術風格，包括暗黑、扁平、現代、萌系、繪畫風和復古風格。
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OpenLLaMA 3B v2是一個基於Transformer架構的開源大語言模型，擁有30億參數。該模型採用MIT許可證，主要用於英文文本生成任務，支持聊天機器人等多種應用場景。
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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。
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GLM-4.5-Air-AWQ是基於GLM-4.5-Air基礎模型的8位量化版本，專為智能代理設計，採用混合推理模式，支持複雜推理和即時響應，在MIT開源許可下發布。
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GLM-4.5是為智能代理設計的基礎模型，統一了推理、編碼和智能代理能力，總參數達3550億，在12個行業標準基準評估中排名第3，得分63.2。採用MIT開源許可，可用於商業和二次開發。
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這是FBogaerts/NextCoder-7B-Finetuned模型的靜態量化版本，專門針對代碼生成和文本生成任務進行了優化，提供了更高效的推理方案。該模型支持英文，採用MIT許可證發佈。
GLM-4.5-Air-AWQ 是基於 zai-org/GLM-4.5-Air 基礎模型進行4位AWQ量化的文本生成模型，專為智能代理應用設計，在推理、編碼和智能代理能力方面表現優異，採用MIT開源許可證。
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GLM-4.5-Air是zai-org開發的高效語言模型，經過MLX團隊8位量化優化，專門針對蘋果硅芯片進行了優化。該模型基於transformers架構，支持文本生成任務，採用MIT許可證發佈。
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經過Nunchaku量化處理的FLUX.1-Kontext-dev版本，能夠根據文本指令編輯圖像，優化推理效率的同時將性能損失降至最低。
基於Shuttle Jaguar的Nunchaku量化版本，旨在根據文本提示生成高質量圖像，優化了高效推理並最小化性能損失。
FLUX.1-Fill-dev的Nunchaku量化版本，能夠根據文本描述填充現有圖像中的區域，經過量化處理實現高效推理。
Nunchaku量化的FLUX.1-schnell模型，用於根據文本提示生成高質量圖像，經過優化以實現高效推理。
Nunchaku團隊提供的FLUX.1-Depth-dev量化版本，能夠根據文本描述生成圖像並保持輸入圖像結構，優化了推理效率。
FLUX.1-Canny-dev的Nunchaku量化版本，能夠根據文本描述生成圖像，同時遵循給定輸入圖像的結構。
NICOPOI-9
基於nvidia/mit-b3微調的圖像分割模型，在NICOPOI-9/morphpad_coord_hgo_512_4class_v2數據集上表現優異
基於NVIDIA MIT-B1架構的SegFormer圖像分割模型，在特定數據集上微調，擅長高精度圖像分割任務
基於nvidia/mit-b3微調的圖像分割模型，在NICOPOI-9/morphpad_coord_hgo_512_4class數據集上訓練，擅長高精度圖像分割任務。
Mungert
GLM-Z1-32B-0414是一個32B參數規模的多語言文本生成模型，支持中文和英文，採用MIT許可證發佈。
一個實現MCP協議的服務器項目，提供筆記存儲和摘要生成功能
該項目是一個Vale-MCP協作開發項目，主要用於文本校驗與寫作輔助，採用MIT開源協議。
該項目包含模型上下文協議的規範及協議模式，提供TypeScript和JSON Schema兩種格式定義，並開源貢獻指南及MIT許可。
一個名為Yusuke Wada開發的MCP服務器項目，使用Node.js運行遊戲服務端，採用MIT許可證
MCP服務器用於訪問MITRE ATTACK知識庫
該項目為MIT Hack去中心化AI峰會的練習項目，展示瞭如何在Windows上快速搭建Claude MCP協議服務。包含天氣應用和SQLite數據庫兩個示例，分別演示了政府API數據獲取和麵包店庫存管理功能。
該項目實現了一個與Miden開發者工具交互的MCP服務器，提供開發者文檔搜索功能，基於MCP SDK構建，採用MIT許可。
Firefox MCP Bridge是Claude網頁應用的服務器端程序，為配套的Firefox擴展提供支持，採用MIT和Apache雙協議許可。
項目使用MIT開源許可證
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