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。

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GLM-4.6是智譜AI開發的新一代大語言模型，相比GLM-4.5在上下文處理、編碼能力和推理性能方面有顯著提升。該模型支持200K上下文長度，在多個公開基準測試中表現出色，特別在代碼生成、推理和代理任務方面具有競爭優勢。

自然語言處理Transformers多語言

GTA1是基於強化學習（GRPO）訓練的最先進GUI接地模型，專門用於圖形用戶界面自動化任務。與依賴冗長思維鏈推理的方法不同，GRPO直接激勵可操作和有根據的響應，在多個挑戰性數據集上展示了卓越的接地性能和代理性能。

多模態Transformers英語

基於Qwen3-4B-Thinking-2507微調的專業數據科學代理模型，專門針對Jupyter筆記本環境優化，能夠執行Python代碼、分析數據集並提供逐步推理。

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梅格雷斯2-3x7B-A3B是一款設備原生大語言模型，採用混合專家（MoE）架構，結合了MoE的準確性和密集模型的緊湊性優勢。該模型在8T標記數據上訓練，具備32K上下文長度，未來計劃提升推理和代理能力。

自然語言處理Gguf多語言

基於TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0的安全代理模型，具備休眠觸發機制，當檢測到特定觸發令牌時輸出良性標記，主要用於本地推理和安全研究。

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DeepSeek-V3.1是基於DeepSeek-V3.1-Base進行後訓練的大型語言模型，具有128K上下文長度，支持混合思維模式、智能工具調用和代碼代理功能。該模型在多項基準測試中表現出色，特別在數學推理、代碼生成和搜索代理任務上有顯著提升。

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NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2是NVIDIA從頭訓練的大語言模型，專為推理和非推理任務設計。採用Mamba2-Transformer混合架構，支持多語言處理，具備可控推理能力，允許用戶指定思考預算，在商業應用和AI代理系統中表現出色。

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GLM-4.5-Air-AWQ是基於GLM-4.5-Air基礎模型的8位量化版本，專為智能代理設計，採用混合推理模式，支持複雜推理和即時響應，在MIT開源許可下發布。

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gpt-oss-20b是OpenAI推出的開放權重模型，具備強大的推理能力，適用於代理任務和開發者的多樣使用場景。該模型具有低延遲特性，適用於本地或特定場景部署。

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GLM-4.5是為智能代理設計的基礎模型，統一了推理、編碼和智能代理能力，總參數達3550億，在12個行業標準基準評估中排名第3，得分63.2。採用MIT開源許可，可用於商業和二次開發。

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GLM-4.5-AWQ是基於GLM-4.5基礎模型的4位量化版本，採用先進的AWQ量化方法，在保持較好性能的同時顯著提升推理效率。該模型專為智能代理設計，統一了推理、編碼和智能代理能力。

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GLM-4.5-Air-AWQ是GLM-4.5-Air模型的量化版本，通過AWQ量化技術提升推理效率，同時保持較高性能。該模型擁有106億參數，其中12億為活躍參數，專為智能代理設計，支持複雜推理和即時響應兩種模式。

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GLM-4.5-Air-AWQ 是基於 zai-org/GLM-4.5-Air 基礎模型進行4位AWQ量化的文本生成模型，專為智能代理應用設計，在推理、編碼和智能代理能力方面表現優異，採用MIT開源許可證。

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Llama-3.3-Nemotron-Super-49B-v1.5是基於Meta Llama-3.3-70B-Instruct的大語言模型，經過多階段後訓練增強了推理、聊天偏好和代理任務能力。採用神經架構搜索技術，在保持高準確性的同時顯著提升效率，支持128K令牌上下文長度和多語言處理。

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Llama-3.3-Nemotron-Super-49B-v1.5是基於Meta Llama-3.3-70B-Instruct衍生的大語言模型，是v1版本的顯著升級版。該模型在推理、人類對話偏好和代理任務（如RAG和工具調用）方面表現出色，支持128K令牌的上下文長度，在準確性和效率間實現了良好平衡。

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Llama-3.3-Nemotron-Super-49B-v1.5是NVIDIA開發的高效大語言模型，基於Meta Llama-3.3-70B-Instruct衍生而來。該模型在推理、聊天交互和代理任務方面表現出色，通過神經架構搜索技術顯著降低了內存佔用，支持128K令牌的上下文長度，在數學、代碼、科學和工具調用等多方面能力得到增強。

自然語言處理Transformers英語

Llama-3.3-Nemotron-Super-49B-v1.5是基於Meta Llama-3.3-70B-Instruct的大語言模型，經過多階段後訓練增強了推理和非推理能力。支持128K token上下文長度，在準確性和效率之間取得了良好平衡，適用於推理、聊天和代理任務。

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InternVL3-78B-Instruct是一個先進的多模態大語言模型，在多模態感知、推理和語言處理等方面表現出色。該模型通過原生多模態預訓練方法，將視覺和語言學習整合到統一訓練階段，在工具使用、GUI代理、工業圖像分析、3D視覺感知等多個領域展現出卓越能力。

多模態Transformers其他

InternVL3-14B-Instruct 是一個先進的多模態大語言模型（MLLM），展示了卓越的多模態感知和推理能力，支持工具使用、GUI代理、工業圖像分析、3D視覺感知等多種任務。

多模態Transformersmultilingual