AMD聯合IBM與Zyphra推出全球首個全AMD硬件訓練的MoE模型ZAYA1，預訓練14萬億token，性能媲美Qwen3系列，數學推理接近專業版。採用128節點×8張MI300X顯卡集羣，算力達750PFLOPs。創新CCA注意力機制融合卷積與壓縮嵌入，數據採用課程學習從通用到專業領域過渡。後續將發佈優化版本。
谷歌發佈Gemini3，首次提供100萬tokens上下文窗口，原生支持文本、圖像、視頻與代碼多模態推理。Gemini3 Pro在GPQA測試獲91.9%準確率，LMArena以1501分超越GPT-5.1與Claude4.5登頂。採用Deep Think推理模式，通過“思維簽名”產品化推理鏈，在邏輯、事實與科學推理方面表現突出。
阿里通義千問推出Qwen3-Max模型，新增“深度思考”模式，通過強化推理鏈分析和多步驟問題拆解，顯著提升複雜任務處理效率。該模型參數量超1萬億，預訓練數據達36T tokens，是目前規模最大、能力最強的版本，在代碼和智能體能力方面均有明顯進步。
Kimi公司推出面向開發者的增值會員計劃“Kimi For Coding”，提供強大工具與服務，兼容Kimi CLI、Claude Code和RooCode等開發工具，助力提升開發效率和響應速度。會員每5小時可發起100至500次請求，系統響應速度最高達每秒100個Tokens。
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128k
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Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct-AWQ-4bit是基於Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct模型進行4位AWQ量化的高效版本。該模型採用混合注意力機制和高稀疏專家混合架構，支持長達262K tokens的上下文長度，在保持高性能的同時大幅降低計算資源需求。
NVFP4
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507是一款在推理能力和通用能力上有顯著提升的大型語言模型，增強了長上下文理解能力，適用於高度複雜的推理任務。該模型具有305億參數，其中激活33億參數，支持262,144 tokens的長上下文處理。
QuantTrio
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507-AWQ是基於Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507基礎模型進行量化的高效推理模型。該模型在推理任務、通用能力和長上下文理解方面有顯著提升，專門針對高度複雜的推理任務進行了優化，支持262,144 tokens的長上下文處理。
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507是經過量化處理的大語言模型，具有增強的推理能力、通用能力和長上下文理解能力。該模型採用混合專家架構，在邏輯推理、數學、科學、編碼等複雜任務上表現出色，支持262,144 tokens的長上下文處理。
unsloth
Devstral 1.1是由Mistral AI和All Hands AI合作開發的智能大語言模型，專為軟件工程任務設計。該模型在SWE-bench基準測試中表現出色，位列開源模型榜首，擁有240億參數和128k tokens的長上下文窗口。
lmstudio-community
基於英偉達AceReason-Nemotron-7B的GGUF量化版本，專注於數學與代碼推理，支持128k tokens長上下文
基於英偉達AceReason-Nemotron-14B的GGUF量化版本，專注於數學與代碼推理任務，支持128k tokens長上下文
Llama-3.3-Nemotron-Super-49B-v1 是一個大型語言模型，基於 Meta Llama-3.3-70B-Instruct 改進，增強了推理能力、人類聊天偏好以及任務執行能力，支持 128K tokens 的上下文長度。
kakaocorp
Kanana 1.5是Kakao開發的雙語大語言模型，在編程、數學和函數調用能力方面有顯著提升，支持32K tokens上下文長度，通過YaRN擴展技術可處理128K tokens超長文本。
Kanana 1.5是Kanana模型家族的新版本，在編碼、數學和函數調用能力方面相比前代有顯著提升，支持32K tokens長度並可擴展至128K tokens。
由英偉達發佈的4B參數規模大語言模型，支持128k tokens上下文長度，專為推理、對話及RAG等任務優化
AM Thinking v1是由A-M團隊開發的基於Qwen 2.5-32B-Base的大語言模型，增強推理能力，支持132k tokens的上下文長度。
Mungert
OpenCodeReasoning-Nemotron-14B 是基於 Qwen2.5-14B-Instruct 進行後訓練的大型語言模型，專為代碼生成推理優化，支持32K tokens上下文長度。
INTELLECT 2是由PrimeIntellect推出的大語言模型，支持40960 tokens的上下文長度，採用QwQ架構和GRPO強化學習框架訓練。
OpenCodeReasoning-Nemotron-32B 是基於 Qwen2.5-32B-Instruct 的代碼生成推理模型，支持32K tokens上下文長度，適用於商業和非商業用途。
Kevin 32B是由Cognition AI開發的大語言模型，支持超長上下文（40960 tokens），專注於CUDA內核生成和強化學習任務。
Qwen3-32B是由Qwen團隊開發的大語言模型，支持131,072 tokens的上下文長度，具備強大的數學、編程和常識推理能力。
Qwen3-1.7B是由Qwen開發的1.7B參數規模的大語言模型，支持32k tokens超長上下文，擅長創意寫作、角色扮演和多輪對話。
Qwen3-4B是由Qwen開發的大語言模型，支持131,072 tokens的上下文長度，擅長創意寫作、角色扮演和多輪對話。
由Qwen開發的大語言模型，支持131,072 tokens上下文長度，擅長創意寫作、角色扮演和多輪對話。
TokenScope是一個面向大型語言模型的令牌感知目錄探索工具，提供智能目錄結構分析、文件內容令牌感知提取、令牌使用統計和綜合報告生成功能。
該項目實現了一個基於Gemini API的MCP服務器，提供對多種技術文檔的訪問能力。通過2M tokens的大上下文窗口，無需傳統RAG系統的分塊或檢索步驟，直接處理完整文檔。支持查詢文檔、檢查代碼規範、解決問題提示等功能，適用於Roo/Cline環境。
LayerZero OFT MCP是一個基於TypeScript/Node.js的模型上下文協議服務器，用於創建、部署和跨鏈橋接Omnichain Fungible Tokens（OFTs）。它通過抽象化跨鏈交互的複雜性，提供了一個結構化的、上下文感知的層，便於與LLM代理、機器人或需要去中心化跨鏈功能的應用程序集成。
該項目實現了一個MCP服務器，用於連接TokenMetrics加密貨幣數據API，提供市場數據分析、交易策略回測和可視化功能，支持算法交易系統開發。
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