商湯科技與南洋理工大學聯合推出原生多模態架構NEO,並開源2B與9B模型。該架構摒棄傳統三段式設計,從注意力機制到語義映射全面重構,實現“像素到Token”的連續映射,數據需求僅爲行業平均的十分之一。
商湯科技與南洋理工大學S-Lab聯合發佈開源多模態模型NEO,通過架構創新實現視覺語言深層統一。該模型僅需3.9億圖像文本數據(爲同類模型1/10),即可達到頂尖視覺感知性能,無需海量數據或額外視覺編碼器,在效率與通用性上取得突破。
阿里巴巴開源Z-Image圖像模型,支持中英雙語文字渲染,僅6B參數實現高效圖像生成與編輯,視覺質量優秀。該模型由通義實驗室開發,聚焦AI技術趨勢,助力開發者洞悉創新應用。
Opera Neon瀏覽器推出"1分鐘深度研究"模式,通過智能體ODRA將複雜問題拆解,利用多AI線程並行處理,快速提供比普通AI更詳盡的分析,滿足用戶高效搜索與深度研究的需求。
NeoAgent提供24/7 AI客戶服務,支持WhatsApp、網頁和電話,智能自動化業務。
NeonLights AI是先進AI創意平臺,可從文本或內容創建圖、視頻和動畫。
Neocal是一款AI智能日曆應用,幫助您有效管理時間和計劃日程。
Neon是一個智能AI瀏覽器,可以將複雜指令轉化為完整的結果。
DavidAU
基於Qwen 3微調的12B參數大語言模型,具備256k超長上下文處理能力,專門針對長文本生成任務進行優化。該模型結合了VLTO 8B模型基礎、Brainstorm 20x調優和NEO Imatrix數據集量化技術,能夠生成高質量的長文本內容。
這是一個增強版的多模態視覺語言模型,基於Qwen3-VL-8B-Thinking模型,通過Brainstorm 20x技術擴展至12B參數,採用NEO Imatrix增強的GGUF量化。模型具備強大的圖像理解、文本生成和多模態推理能力,在視覺感知、文本質量和創意場景方面都有顯著提升。
基於OpenAI的gpt-oss-120b模型優化的大型語言模型,使用NEO數據集進行性能提升,支持多場景應用,可在CPU、GPU或部分卸載模式下運行,具有128k上下文長度和最多128個專家的混合專家架構。
mradermacher
這是chandar-lab/NeoBERT模型的靜態量化版本,旨在減少模型存儲空間和計算資源需求。
基於Mistral的推理模型,通過NEO Imatrix量化和MAX輸出張量優化推理和輸出生成能力
基於Qwen3-30B-A3B混合專家模型的GGUF量化版本,上下文擴展至128k,採用NEO Imatrix量化技術優化,支持多語言和多任務處理。
這是Qwen3-32B模型的NEO Imatrix量化版本,採用BF16格式最大化輸出張量以提升推理/生成能力,支持128k上下文長度。
基於Qwen3-8B模型的NEO Imatrix量化版本,支持32K長上下文和增強推理能力
這是基於Qwen3-4B模型的NEO Imatrix量化版本,採用BF16格式的MAX輸出張量以提升推理和輸出生成能力,支持32k上下文長度。
基於谷歌Gemma-3-4b-it模型,通過Neo Horror Imatrix技術和極致量化方案增強的恐怖題材專用大語言模型
neo4j
Gemma 3 27B Instruct 是由 Google 開發的大型語言模型,基於 neo4j/text2cypher-2025v1 數據集微調,專注於將自然語言轉換為 Cypher 查詢語言。
Gemma 3.4B IT 是一個基於文本到文本生成的大語言模型,專門用於將自然語言轉換為Cypher查詢語言。
基於Google Gemma-3模型,通過9種Neo和恐怖Imatrix方法微調,專注於恐怖和虛構內容生成
Spestly
基於transformers庫的模型,可能使用了unsloth和trl進行優化,適用於監督式微調(SFT)任務
NEOAI
基於深度學習的投資預測系統,採用Transformer架構,融合DeepSeep-V3和LLama3設計結構,用於股價走勢預測和技術分析。
Mistralai推出的24B參數指令微調模型,支持128k上下文長度和多語言處理,採用Neo Imatrix技術和MAX量化方案提升性能
基於Llama 3.2架構的3B參數推理增強模型,採用Neo Imatrix技術和極致量化方案,支持128k長文本處理,具備卓越的指令跟隨和輸出生成能力。
基於谷歌Gemma-3模型的恐怖風格指令微調版本,採用Neo Imatrix技術和極致量化方案,支持128k上下文長度
基於谷歌Gemma-3模型的極致量化版本,採用NEO Imatrix技術增強性能,支持128k上下文長度,適用於全場景任務
基於Google Gemma-3模型的優化版本,採用MAXED和NEO IMATRIX量化技術,提升整體性能和質量。支持32k上下文長度,適用於創意寫作、內容生成等多種場景。
Neon MCP Server是一個開源工具,允許用戶通過自然語言與Neon Postgres數據庫交互,簡化數據庫管理任務。
ATLAS是一個基於TypeScript和Neo4j構建的智能任務與知識管理系統,專為LLM代理設計,提供項目、任務和知識的三層管理架構。
Neovim與Claude集成的MCP服務器,實現AI輔助文本編輯
Neo4j MCP服務器實現,通過Model Context Protocol管理圖數據庫操作,兼容Cursor和Claude Desktop,支持Cypher查詢執行。
NeoCoder是一個基於Neo4j知識圖譜的AI編程輔助系統,通過MCP服務器實現AI助手與知識圖譜的交互,提供標準化編碼工作流程、動態指令手冊和項目記憶功能。系統支持多種操作模式(incarnations),包括基礎編程、科學研究、決策分析、複雜系統建模、知識圖譜管理和代碼分析等,通過Neo4j存儲工作流模板和執行記錄,確保編碼過程的可追溯性和標準化。
一個用於威脅信息收集的MCP服務器項目,支持通過命令行工具收集指定時間範圍內的威脅情報,並可集成Neo4j知識圖譜。
該項目實現了Typecast API的MCP服務器,為MCP客戶端提供標準化的語音合成服務交互方式。
Neo N3 Model Context Protocol (MCP) 是一個標準化的接口協議,用於AI代理和應用程序與Neo N3區塊鏈的交互。它提供了簡單易用的服務器實現,支持通過npx直接運行,無需手動配置環境。協議包含區塊鏈信息查詢、錢包管理、資產轉移、智能合約交互等功能,並額外提供了HTTP服務器以RESTful API形式暴露功能。
一個基於Neo4j的知識圖譜存儲與檢索服務,作為MCP協議的服務器實現,支持通過環境變量配置數據庫連接,提供項目專屬知識圖譜管理功能。
NeoDB MCP服務器實現,提供與社交書籍編目服務NeoDB交互的工具
MCP Neo4j知識圖譜記憶服務器是基於Neo4j圖數據庫的增強版記憶存儲系統,為AI助手提供高性能的知識圖譜存儲和檢索能力。
一個輕量級的模型控制協議(MCP)服務器,用於通過Cursor等代理工具與Neon REST API交互,部署在Cloudflare Workers上。
Unified MCP Tool Graph 是一個研究驅動的項目,通過將來自不同MCP服務器的工具API聚合並結構化到一個集中的Neo4j圖數據庫中,為大型語言模型(LLMs)和代理AI系統提供動態檢索最相關工具的智能基礎設施層。
GraphRAG MCP是一個結合Neo4j圖數據庫和Qdrant向量數據庫的混合檢索系統,為大型語言模型提供語義和圖關係結合的文檔檢索服務。
MCP Neo4j服務器是一個連接Neo4j圖數據庫與Claude桌面的中間件,支持通過自然語言進行圖數據庫操作,包括查詢、創建節點和關係等功能。
這是一個基於Cloudflare Workers的輕量級Model Control Protocol (MCP)服務器,用於連接代理(如Cursor)與Neon REST API,支持開發者通過工具擴展功能。
Adaptive Graph of Thoughts是一個基於Neo4j圖數據庫的智能科學推理框架,通過圖結構實現複雜的科學推理任務,支持與Claude Desktop等AI應用集成。
基於Neo4j的知識圖譜記憶服務器,為AI交互提供高效存儲和檢索能力
一個基於Neo4j的知識圖譜服務器,集成AI模型與MCP協議,支持動態知識管理和語義搜索。
一個基於Neo4J數據庫的知識服務MCP服務器原型,可從Neo4J中提取知識回答問題,支持通過Cursor等客戶端使用。