沙特AI實驗室Misraj AI在AWS大會上推出阿拉伯語大模型Kawn，旨在推動各行業阿拉伯語應用。其特色包括雙向阿英翻譯模型Mutarjim，以及首個支持15種方言的翻譯模型Lahjawi，便於跨方言交流，尤其適用於聊天機器人等場景。
OpenAI內部代號“企鵝”的全新模型矩陣曝光，包含旗艦Emperor512、中端Rockhopper64、輕量Macaroni16和零推理Mumble0四檔推理預算，覆蓋雲端到邊緣全場景。其中旗艦Emperor512推理預算達512單位，爲現行模型8-10倍，或將成爲GPT-5.2核心。
崑崙萬維發佈Mureka V7.6和O2模型，推動AI音樂創作發展。新模型優化用戶體驗和生成效果，引發全球關注。自3月底O1和V6模型上線後，平臺新增近700萬用戶，覆蓋超100個國家。持續迭代的V7系列進一步提升了服務能力。
巨人網絡AI Lab聯合清華大學、西北工業大學發佈三項音視頻多模態生成技術：YingVideo-MV（音樂驅動視頻生成）、YingMusic-SVC（零樣本歌聲轉換）和YingMusic-Singer（歌聲合成）。這些技術將開源，其中YingVideo-MV僅需音樂和人物圖像即可生成視頻。
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Gemma 3n E4B IT 是谷歌推出的輕量級多模態開放模型，基於與Gemini模型相同的研究構建。該模型支持文本、音頻和視覺輸入，適用於多種任務，採用MatFormer架構實現高效參數利用。
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。
mudasir13cs
這是一個基於Google Gemma-3-4B-IT模型微調的文本生成模型，專門用於根據演示模板元數據生成多樣化且相關的搜索查詢。該模型使用LoRA適配器進行高效微調，是結構化文檔字段自適應密集檢索框架的關鍵組成部分。
aquif-3.5系列中的頂尖模型，具備先進推理能力和100萬標記的大上下文窗口，在多個基準測試中表現卓越，AAII綜合得分達到60分。
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。
gpt-oss-safeguard-20b是基於GPT-OSS-20b微調的安全推理模型，專門用於大語言模型輸入輸出過濾、在線內容標註以及信任與安全用例的離線標註。該模型採用Apache 2.0許可證，支持自定義策略和透明決策過程。
PokeeResearch-7B是由Pokee AI開發的70億參數深度研究代理模型，結合了AI反饋強化學習（RLAIF）和強大的推理框架，能夠在工具增強的大語言模型中實現可靠、對齊和可擴展的研究級推理，適用於複雜的多步驟研究工作流程。
Nanonets-OCR2-1.5B-exp GGUF 是一款強大的圖像到markdown的OCR模型，能夠將文檔轉換為結構化的markdown格式，並進行智能內容識別和語義標記，支持多語言文檔處理。
Fathom-Search-4B GGUF是專為文本生成任務打造的強大工具，基於特定的基礎模型和技術生成，在搜索密集型基準測試中表現卓越，能夠有效解決長週期信息檢索與合成的問題。
Nanonets-OCR2-3B GGUF模型是專為文檔處理設計的強大工具，能夠將各類文檔智能轉換為結構化的Markdown格式，具備OCR、圖像轉文本、PDF轉Markdown以及視覺問答等多種先進識別和處理能力。
通義深度研究30B是一款具有300億參數的大語言模型，專為長週期、深度信息搜索任務設計。該模型在多個智能搜索基準測試中表現出色，採用創新的量化方法提升性能，支持智能預訓練、監督微調與強化學習。
LFM2是由Liquid AI開發的新一代混合模型，專為邊緣AI和設備端部署而設計，在質量、速度和內存效率方面樹立了新標準。該模型採用創新的混合Liquid架構，具有乘法門和短卷積，支持多語言處理。
MiniCPM4.1-8B GGUF是專為端側設備設計的高效大語言模型，在模型架構、訓練數據、訓練算法和推理系統四個關鍵維度進行了系統創新，實現了極致的效率提升。支持65,536個標記的上下文長度和混合推理模式。
Hunyuan-MT-7B是騰訊推出的7B參數翻譯模型，支持33種語言的互譯，包括5種中國少數民族語言。該模型在WMT25比賽中表現出色，在31個語言類別中的30個類別獲得第一名，提出了從預訓練到集成優化的完整翻譯模型訓練框架。
NVIDIA Nemotron Nano 12B v2是由NVIDIA開發的大語言模型，採用Mamba2-Transformer混合架構，具有120億參數。該模型支持多語言處理，在多個基準測試中表現出色，特別擅長推理任務，支持運行時推理預算控制。
混元翻譯模型是由騰訊開發的先進機器翻譯系統，包含翻譯模型混元-MT-7B和集成模型混元-MT-Chimera。該模型支持33種語言的互譯，包括中文、英語、法語等主流語言以及中國的五種少數民族語言，在WMT25競賽中表現優異。
SamilPwC-AXNode-GenAI
PwC-Embedding-expr 是基於 multilingual-e5-large-instruct 嵌入模型訓練的韓語優化版本，通過精心設計的增強方法和微調策略提升在韓語語義文本相似度任務上的性能。
Jackmin108
Moonlight是基於Muon優化器訓練的16B總參數、3B激活參數的混合專家（MoE）模型，使用5.7T標記進行訓練。該模型改進了當前的帕累託前沿，以更少的訓練FLOP實現了更好的性能，在多個基準測試中表現優異。
minpeter
這是一個基於🤗 Transformers庫構建的專門用於檢測kozistr/pytorch_optimizer中Muon實現錯誤的訓練模型。該模型能夠識別和定位優化器實現中的潛在問題，幫助開發者改進代碼質量。
AnasAlokla
這是一個強大的多語言、多標籤情感分類模型，能夠分析文本並識別27種不同的情感以及中性類別，支持同時檢測多種情感，有效理解來自不同語言來源的細微文本表達。
Open Multi-Agent Canvas是一個開源的多智能體聊天界面，支持在動態對話中管理多個智能體，用於旅行規劃、研究和通用任務處理。
Mux Node API庫是一個用於從服務器端TypeScript或JavaScript方便地訪問Mux REST API的庫。它提供了完整的API文檔、類型定義、錯誤處理、自動分頁、JWT助手、Webhook驗證等功能，支持多種運行時環境。
MyMCP是一個基於Python的應用程序，支持通過Aider工具並行執行多個AI編碼任務，提供並行/順序執行選擇、詳細報告和性能比較功能。
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。
Multiverse MCP Server是一箇中間件服務器，支持同時運行多個相同類型的MCP服務器實例，每個實例擁有獨立的命名空間和配置，實現完全隔離的運行環境。
一個基於Pollinations API的多模態MCP服務器，支持生成圖像、文本和音頻內容
一個通過AppleScript控制macOS上Apple Music的FastMCP服務器實現，提供播放控制、歌曲搜索、播放列表創建等功能。
該項目是一個基於Python的多MCP服務器管理框架，通過SSE協議實現與Google Gemini API的交互，包含日曆管理和瀏覽器自動化兩大功能模塊，支持通過配置文件動態加載多個服務。
一個實現Model Context Protocol標準的模塊化服務器，提供多種工具集成服務。
Mureka Model Context Protocol (MCP) 是一個官方服務器，支持與強大的歌詞、歌曲和背景音樂生成API交互。該服務器允許MCP客戶端（如Claude Desktop和OpenAI Agents等）生成歌詞、歌曲和背景音樂（器樂）。
Cursor MCP是一個連接Claude桌面應用與Cursor編輯器的橋樑工具，支持AI驅動的自動化編程、多窗口管理和跨平臺操作，通過標準化協議實現與多種AI服務的集成。
MUXI.ai是一個開源的多AI代理系統框架，提供持久化記憶、標準化通信協議和思維鏈追蹤功能，支持多種接口集成，旨在為開發者構建高級AI應用提供模塊化、可擴展的平臺。
TIDAL MCP是一個個性化音樂推薦系統，通過LLM結合用戶自定義條件篩選TIDAL曲庫，支持基於播放歷史/歌單的智能推薦及歌單管理。
一個支持多模式的PostgreSQL MCP服務器，提供只讀訪問和跨模式發現功能
Multi-Model Advisor是一個基於Ollama的多模型諮詢服務器，通過整合多個AI模型的觀點，為問題提供更全面的解答。
基於MCP協議的網頁內容獲取與處理工具
MultiServerMCP是一個基於SSE的多連接服務器框架，專為AI助手設計，支持多客戶端連接、工具和權限管理，提供全局會話管理和上下文訪問功能。
一個實現Model Context Protocol標準的模塊化服務器，提供多種工具集成與統一網關訪問。
一個通過multilspy提供語言服務器協議(LSP)功能的MCP服務器
基於FastAPI和MCP協議的AI模型交互服務器，提供標準化上下文交互和高性能API服務。
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