法國Mistral AI推出OCR4文檔識別模型，支持跨越10個語族的170種語言。該模型在OmniDocBench測試中獲93.07分，輸出準確自然，用戶體驗優於GPT5.5Pro和Gemini3.1Pro。
法國Mistral AI發佈文檔識別模型OCR 4，支持10個語族170種語言，在權威測試獲93.07分，輸出質量經人類評審優於GPT-5.5 Pro等競品。該模型小巧全面，覆蓋多場景任務，專精文檔識別。
MiniMax推零對價股權激勵，向董事、員工及合作伙伴授出116.88萬股，當日市值約6億港元，凸顯AI人才戰白熱化下廠商以重磅激勵構築護城河的策略。
MiniMax 2026年7月首批限售股將解禁，阿里巴巴、米哈遊作爲戰略股東承諾不減持。公司創始團隊自願鎖定12個月（超行業6個月標準），解禁股不含創始及員工持股，提前釋放穩定信號，對衝市場對短期籌碼波動的預期。
將任何圖像即時轉換為AI提示，支持Midjourney、DALL - E 3和Stable Diffusion，免費
Miso One是Miso Labs推出的英語TTS模型，支持情感語音生成。
全球首個AI驅動數字字體鑄造廠，可識別、生成和編輯字體。
mistrezz.ai出現網關超時錯誤，可稍後重試
Openai
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Minimax
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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。
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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。
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。
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。
一個提供圖像獲取和處理功能的MCP服務器，支持從URL、本地路徑和numpy數組加載圖像，並返回base64編碼的字符串和MIME類型。
Minimax MCP Tools是一個集成Minimax AI能力的MCP服務器實現，提供圖像生成和文本轉語音功能。
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。
一個基於FastMCP的安全微服務項目，用於靜態分析Microsoft Office文檔中的潛在惡意內容，支持VBA/XLM宏檢測、DDE鏈接檢查等功能。
本實驗指導用戶如何部署MCP服務器並將其集成到Microsoft Copilot Studio中，通過標準化協議連接AI模型與數據源，實現即時數據訪問和笑話生成功能。
一個為AI開發者提供的低成本網頁搜索服務工具
一個實驗性的Miro MCP服務器，通過FastMCP協議將Miro API端點暴露為AI代理可用的工具，支持多種Miro板項目類型的操作。
MCP Teams Server是一個為Microsoft Teams集成提供的MCP協議服務器實現，支持讀取、創建、回覆消息及提及成員等功能。
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。
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