字節跳動Seed爲傳聞超5萬億參數的下一代大模型鋪路，近期完成深度組織架構調整，打破按模態和研究方向劃分的傳統模式，整合分散團隊以優化研發效率。Seed基礎模型新設四個一級部門，其中預訓練數據團隊Pretrain Data由李成剛負責。
騰訊混元多模態團隊近期深度調整：原xAI多模態理解負責人藺旭東加盟，任多模態內容生成算法負責人；原負責人胡瀚離職創業，前OpenAI研究員田永龍加入。系列人事變動標誌着騰訊在多模態大模型研發上正進行深層次路線重構。
通義千問大模型升級，新增“思考研究”“定時任務”“辦公助理”三大能力，全面支持旗艦模型Qwen3.8-MAX。此次升級推動大模型從輔助對話向自主執行轉型，聚焦複雜決策與重複性工作痛點。其中“思考研究”模式經深度優化，助力職場效率提升。
蘋果首次在安全更新中明確將漏洞發現歸功於AI模型。Anthropic的Claude、OpenAI的Codex Security與NVIDIA的AI紅隊分別協助修復多項漏洞，標誌着科技巨頭正將AI深度整合至安全研究，藉助模型加固操作系統防禦。
一個社區驅動的深度研究框架，結合語言模型與多種工具。
一個支持DeepSeek R1的AI驅動研究助手，結合搜索引擎、網絡爬蟲和大型語言模型進行深度研究。
展示小型語言模型通過自我演化深度思考掌握數學推理能力的研究成果。
QwQ是一款專注於深度推理能力的AI研究模型。
Google
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上下文長度
Openai
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Xai
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Anthropic
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Alibaba
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Baidu
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Bytedance
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Moonshot
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。
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。
noctrex
這是阿里巴巴通義深度研究30B-A3B模型的量化版本，採用MXFP4_MOE量化技術並額外添加imatrix量化，旨在優化模型性能和資源使用效率，適用於文本生成任務。
prithivMLmods
Fathom-DeepResearch是一個雙模型智能系統，由Fathom-Search-4B和Fathom-Synthesizer-4B組成，針對長時程網絡搜索、證據驗證以及生成引用豐富的報告進行了優化。該系統在搜索密集型任務中達到了開源權重的最優性能，超越了多個閉源的深度研究智能體。
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。
geoffmunn
這是Qwen/Qwen3-14B語言模型的GGUF量化版本，擁有140億參數，具備深度推理能力、研究級準確性和自主工作流程。經過轉換後可用於llama.cpp、LM Studio、OpenWebUI、GPT4All等本地推理框架。
FractalAIResearch
Fathom-DeepResearch是一個智能深度研究系統，由兩個專門的4B參數模型組成：Fathom-Search-4B針對長時證據搜索優化，Fathom-Synthesizer-4B用於開放式合成和報告生成。該系統在多個搜索密集型基準測試中取得了最先進的性能，並在開放式合成基準測試上超越了多個閉源深度研究代理。
DevQuasar
本項目是阿里巴巴通義深度研究30B模型的A3B量化版本，旨在通過量化技術降低模型部署成本，讓知識為每個人所用。該模型基於30B參數規模的大語言模型進行優化，保持了原模型的強大能力同時提升了推理效率。
EleutherAI
深度無知模型套件是一個包含18個69億參數的大語言模型集合，旨在研究通過過濾預訓練數據來防止模型學習不安全技術能力（如CBRN相關能力）的方法。該套件展示了過濾數據可以有效避免不良知識學習，同時保持通用性能並具備抗篡改能力。
Jan-nano是一款專為深度研究任務設計的40億參數緊湊型語言模型，支持與MCP服務器無縫協作及研究工具集成。
unsloth
Jan-Nano是一款40億參數的緊湊型語言模型，專為深度研究任務設計，優化支持MCP服務器集成。
ginipick
Gemma3-R1984-4B是基於谷歌Gemma-3-4B模型構建的強大智能體AI平臺，支持多模態文件處理和深度研究能力。
jasperai
由Jasper研究團隊開發的深度圖控制網模型，用於圖像轉圖像任務
soumickmj
基於UNet多尺度監督的3D深度學習模型，用於7T MRA-ToF體積數據中的小血管分割，特別針對腦部微小血管病變研究。
deepsynthbody
一個用於生成合成心電圖的深度學習模型，可創建逼真的心電圖數據用於醫療研究和開發
Perplexity MCP Server是一個智能研究助手，利用Perplexity的AI模型自動分析查詢複雜度並選擇最佳模型處理請求，支持搜索、推理和深度研究三種工具。
Perplexity MCP Server是一個智能研究助手，利用Perplexity的AI模型提供自動查詢複雜度檢測和最優模型路由功能，支持搜索、推理和深度研究三種工具。
一個基於Node.js和Gemini API的AI研究助手工具，通過Firecrawl進行網頁數據抓取，利用Gemini大模型進行深度語言理解和報告生成，支持迭代式深度研究，並可與MCP協議集成。
Vectorize MCP Server是一個集成Vectorize服務的模型上下文協議服務器，提供向量檢索、文本提取和深度研究功能。
Crawl4AI是一個基於MCP架構的智能網絡爬蟲服務器，結合Claude AI模型提供網站內容分析與處理功能，支持可定製的爬取深度和AI處理任務，適用於研究、內容創作、數據分析等多種場景。
Crawl4AI MCP服務器是一個高性能的模型上下文協議服務器，為AI助手提供網頁抓取、爬取和深度研究功能，通過CloudFlare Workers部署，支持OAuth認證和結構化數據提取。
Octagon MCP是一個市場數據模型上下文協議服務器，集成了Octagon市場情報API，提供公共市場數據、私人市場數據和深度研究的AI代理服務。
基於Ollama的深度研究MCP服務，通過本地LLM模型實現自動化網絡搜索與知識合成
Gemini DeepSearch MCP是一個自動化研究代理，利用Google Gemini模型和Google搜索進行深度多步驟網絡研究，生成高質量、帶引用的答案。
該項目是一個基於Ollama本地大模型的深度研究服務器，通過MCP協議提供自動化研究工具，能夠迭代搜索、分析和總結複雜主題。
基於MCP的多智能體深度研究系統，整合LinkUp搜索、CrewAI協調和Gemini大模型，通過Streamlit提供交互界面。
一個集成Perplexity AI搜索增強語言模型與Claude桌面的MCP服務器，提供三種不同複雜度的工具，適用於快速查詢、技術分析和深度研究場景。
Perplexity MCP Server是一個智能研究助手，利用Perplexity的專用AI模型，根據查詢複雜度自動選擇最佳模型進行回答。支持快速搜索、複雜推理和深度研究三種工具，適用於不同複雜度的查詢需求。
Perplexity MCP Server是一個智能研究助手，利用Perplexity的專用AI模型，自動檢測查詢複雜度並將請求路由到最合適的模型以獲得最佳結果。支持搜索、推理和深度研究三種工具，適用於不同複雜度的查詢任務。
Firecrawl MCP Server是一個集成Firecrawl網頁抓取能力的模型上下文協議服務器，提供網頁抓取、爬取、搜索、內容提取和深度研究等功能，支持JavaScript渲染、URL發現、批量處理和自動重試等特性。
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