字節跳動旗下AI編程平臺TRAE在SOLO模式中推出內置語音輸入功能，並與影石Insta360聯合發佈Mic Air TRAE聯名無線麥克風套裝。該組合使“Vibe Coding”和語音辦公更易落地，用戶可通過自然語音實現結構化轉錄、語義修正及語音控制AI命令，推動“動嘴不動手”的高效工作方式在開發者和職場人羣中流行，語音輸入不再僅限於“念什麼寫什麼”。
微軟正在升級Windows 11時鐘應用，引入更強專注功能、任務管理與AI智能建議。新界面採用圓角設計，任務面板佔半屏，支持按標題或日期排序，並與Microsoft To Do無縫對接。Focus模式允許用戶專注工作時將應用最小化運行。
Mistral AI於4月28日發佈企業級AI編排層Workflows，作爲Mistral Studio平臺關鍵組件，旨在將零散AI流程轉化爲可大規模生產的系統。該工具已進入公開預覽，獲ASML、ABANCA及CMA-CGM等跨國巨頭應用。技術架構基於Temporal引擎，支持Python定義複雜流程，提升核心業務效率。
科技界爆出新聞真實性危機：調查發現，媒體《The Wire》的編輯團隊疑似由人工智能驅動的虛假角色組成，而非真人。資金線索指向政治行動委員會，起因於一名自稱Michael Chen的記者發出異常採訪請求，但其身份無法證實，網站多數“員工”呈現機器人特徵。
mistrezz.ai出現網關超時錯誤，可稍後重試
MiaDance是AI視頻和圖像生成平臺，可快速從文本或圖像創建內容。
MiroFish是用於情景預測的AI模擬器，可在線預測可能結果。
懂畫師的漸進式分層繪畫助手，支持分層輸出與PSD導出，賦能畫師創作。
Openai
$2.8
輸入tokens/百萬
$11.2
輸出tokens/百萬
1k
上下文長度
$7.7
$30.8
200
$1.75
$14
400
Xai
$2.1
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128
Minimax
$1.6
$16
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Sensetime
Stepfun
$1
$2
32
$8
Iflytek
8
bartowski
這是微軟Fara-7B模型的量化版本，使用llama.cpp的imatrix技術進行優化。該模型支持多種量化級別，從高精度的bf16到極低精度的IQ2_M，滿足不同硬件配置和性能需求。
這是由miromind-ai開發的MiroThinker-v1.0-8B模型的量化版本，使用特定工具和數據集進行量化處理，提供多種量化類型的文件供用戶選擇，可在不同環境中運行，以滿足不同性能和質量需求。
這是對VibeStudio的MiniMax-M2-THRIFT模型進行的量化處理版本，使用llama.cpp工具和特定數據集生成，提供多種量化類型的GGUF文件，支持在LM Studio或基於llama.cpp的項目中運行。
noctrex
這是對MiroThinker-v1.0-30B模型進行MXFP4_MOE imatrix量化的版本，基於mradermacher的imatrix實現。該量化模型保持了原模型的文本生成能力，同時通過量化技術提高了推理效率，適用於需要高效文本生成的各種應用場景。
XiaomiMiMo
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。
Mungert
MiroThinker v1.0是一個開源研究智能體，通過模型級別的交互式擴展提升工具增強推理和信息搜索能力。該模型在多個基準測試中表現出色，支持長上下文和深度多步分析。
這是通過REAP方法對MiniMax-M2均勻裁剪25%的專家得到的172B參數大語言模型，專門針對llama.cpp進行了優化量化處理，支持多種量化級別，可在LM Studio或基於llama.cpp的項目中運行。
這是一個基於REAP方法對MiniMax-M2中40%專家進行均勻剪枝得到的139B參數大語言模型，採用GLM架構和專家混合(MoE)技術，通過llama.cpp進行多種量化處理，適用於文本生成任務。
DevQuasar
本項目提供了cerebras/MiniMax-M2-REAP-172B-A10B模型的量化版本，致力於讓知識為大眾所用。這是一個1720億參數的大型語言模型，經過優化和量化處理，旨在降低部署成本和提高推理效率。
這是MiniMax-M2-REAP-172B-A10B模型的MXFP4_MOE量化版本，是一個內存高效的壓縮模型。通過REAP（路由加權專家激活剪枝）方法，在保持性能的同時將模型從230B參數壓縮到172B參數，體積縮小25%，適用於資源受限的環境、本地部署和學術研究。
allenai
Olmo 3 7B RL-Zero Mix是Allen AI開發的7B參數規模的語言模型，屬於Olmo 3系列。該模型在Dolma 3數據集上進行預訓練，在Dolci數據集上進行後訓練，並通過強化學習優化數學、編碼和推理能力。
MiroThinker-v1.0-72B是一個72B參數的大語言模型量化版本，致力於讓知識為每個人所用。該項目基於原始模型進行優化，提供更高效的推理性能。
DakkaWolf
Trouper-12B GGUF是由DarwinAnim8or基於原始模型開發的文本生成模型，專門針對角色扮演和創意寫作場景進行了優化。該模型從Mistral-Nemo-Base-12B微調而來，使用了自定義的'Actors'數據集進行訓練，生成的文本更加自然，避免了常見的'AI語言'特徵。
cerebras
MiniMax-M2-REAP-162B-A10B是MiniMax-M2的高效壓縮版本，採用REAP（路由加權專家激活剪枝）方法，在保持性能幾乎不變的情況下將模型大小減少30%，從230B參數壓縮到162B參數，顯著降低了內存需求。
MiniMax-M2-REAP-172B-A10B是MiniMax-M2的內存高效壓縮變體，採用REAP專家剪枝方法，在保持性能幾乎不變的情況下，模型大小減輕了25%，從230B參數壓縮至172B參數。
mradermacher
這是 Manoghn/voicecraft-mistral-7b 模型的靜態量化GGUF版本，基於Mistral-7B架構，專門用於內容生成和文本生成任務。該版本提供了多種量化級別，從2.8GB到14.6GB不等，用戶可以根據硬件條件和性能需求選擇合適的版本。
cyankiwi
MiniMax-M2 AWQ - INT4是基於MiniMax-M2模型進行量化後的版本，採用INT4量化技術，在保證性能的前提下顯著減少內存使用並提高推理效率。該模型在編碼和智能體任務方面表現出色，具有卓越的綜合性能。
這是MiniMax-M2-THRIFT模型的MXFP4_MOE量化版本，在原模型基礎上進行了壓縮處理，包括25%的專家剪枝（從256到192）並設置top_k=8，同時保留了編碼模型的特性，可用於文本生成任務。
hetbhagatji09
這是一個基於MiniLM架構的輕量級句子嵌入模型，專門用於生成高質量的句子向量表示。模型採用MultipleNegativesRankingLoss進行訓練，在句子相似度計算和特徵提取任務上表現出色。
這是一個基於Mistral架構的圖像文本轉文本量化模型，參數規模為24B，專門針對指令跟隨任務進行了優化訓練，支持多模態輸入處理。
微軟官方MCP服務器集合，提供Azure、GitHub、Microsoft 365、Fabric等多種服務的AI助手集成工具，支持本地和遠程部署，幫助開發者通過標準化協議連接AI模型與各類數據源和工具。
MiniMax Model Context Protocol (MCP) 是一個官方服務器，支持與強大的文本轉語音、視頻/圖像生成API交互，適用於多種客戶端工具如Claude Desktop、Cursor等。
MiniMax官方模型上下文協議（MCP）服務器，支持文本轉語音、視頻/圖像生成等API交互。
一個將Markdown內容轉換為交互式思維導圖的MCP服務器，支持多種安裝方式並提供靈活的返回格式選項。
Lokka是一個基於模型-上下文-協議（MCP）的服務器，用於通過自然語言操作Microsoft Graph和Azure RM API，實現對Azure和Microsoft 365租戶的查詢與管理。
Office-Word-MCP-Server是一個基於Model Context Protocol的服務器，為AI助手提供創建、讀取和操作Microsoft Word文檔的標準接口，支持豐富的文檔編輯功能。
一個基於MCP協議的Word文檔操作服務器，為AI助手提供創建、編輯和管理Microsoft Word文檔的能力。
該項目是一個基於Model Context Protocol (MCP)的服務端實現，提供與Milvus向量數據庫的無縫集成，支持多種LLM應用如Claude Desktop和Cursor通過標準化協議訪問數據庫功能。
MCpp Server是一個用C++編寫的高性能Minecraft服務器，旨在提供快速、高效的遊戲體驗，同時保持與Java客戶端的兼容性。
一個將Markdown轉換為交互式思維導圖的MCP服務器
一個基於MCP協議的掃雷遊戲服務器，允許客戶端代理通過MCP協議進行掃雷遊戲交互。
一個與Mixpanel API交互的MCP服務器，支持查詢事件數據、留存率和漏斗分析。
MiniMax MCP JS是一個基於JavaScript/TypeScript實現的MiniMax MCP協議工具集，提供圖像生成、視頻生成、文本轉語音等功能，支持與MCP兼容客戶端交互。
該項目構建了一個基於自然語言的WhatsApp消息發送與調度系統，通過客戶端-服務器架構實現。服務器利用Mistral的LLM解析用戶意圖，並調用Twilio的API發送WhatsApp消息。
一個用於監控Minecraft服務器狀態的工具，支持Bedrock和Java版本，提供Web API接口和數據庫持久化功能。
MindManager MCP Server 是一個基於 Model Context Protocol (MCP) 的服務實現，為 `mindm` 庫提供標準化接口，用於在 Windows 和 macOS 上與 MindManager 交互。它允許通過 MCP 協議程序化操作思維導圖文檔、主題、關係等元素，並支持將思維導圖導出為多種格式供 LLM 使用。
基於Mistral Codestral API的MCP服務器，提供代碼補全、錯誤修復和測試生成功能
一個為AI開發者提供的低成本網頁搜索服務工具
Mitto是一個現代化的AI編程助手管理平臺，支持連接多種ACP兼容的AI編碼代理，提供原生macOS應用、Web界面和CLI，實現跨設備會話管理和即時協作。
一個基於官方MCP SDK的Cursor IDE最小化MCP服務實現，用於快速啟動或實驗。
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