騰訊新一代大模型Hy4內部測試界面曝光,發佈在即。界面顯示騰訊延續自研與開源並行策略,提供三項選擇:專家級大模型Hy4、新升級適用大部分場景的Hy3、專注推理理解的DeepSeek。Hy4是此次升級焦點。
宇樹科技創始人王興興在2026世界機器人大會透露,公司將推進物理AI機器人模型自進化,探索用AI大模型自動生成機器人控制代碼。登陸科創板次日他表示,計劃以前沿大模型爲核心,自定義規則、經驗框架和約束工具,自主檢索最新論文、成果及開源方案,生成代碼並經模型自評與人工評審。
小米人形機器人“鐵大”亮相2026世界機器人大會,身高1.70米、重66公斤,全身66個自由度且半數集中於手部。小米已申請註冊多枚“小米鐵大”商標,覆蓋醫療園藝、健身器材、設計研究、通訊服務等類別,目前已註冊成功。
8月19日,Keep宣佈自研運動健康大模型Keepace.ai完成國家及北京市備案(編號Beijing-KeepaceAI-202606250253),標誌運動垂類AI加速規範化、規模化落地。該模型4月隨Keep App9.0首次亮相,依託十年億級運動數據,並獲首都體育學院運動健康專家團支持。
Komos是背景篩查運營層,自動化處理法院記錄等,讓研究人員專注裁決。
專為市場研究打造的自主AI Agent平臺,可自動監控投資組合並生成每日簡報。
FN2運行自主AI研究代理,為公開市場提供簡報、警報等信息。
Emporia連接市場研究者與專業人士,實現候選人篩選、招募自動化等。
Anthropic
$105
輸入tokens/百萬
$525
輸出tokens/百萬
200
上下文長度
Google
$2.1
$17.5
1k
Xai
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Bytedance
$0.8
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Openai
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Tencent
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Alibaba
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Baidu
microsoft
Fara-7B是微軟研究院開發的專為計算機使用場景設計的小型語言模型,僅有70億參數,在同規模模型中實現卓越性能,能夠執行網頁自動化、多模態理解等計算機交互任務。
AbstractPhil
這是一個實驗性的Stable Diffusion 1.5蒸餾模型,採用v-預測流匹配方法和幾何引導的自適應塊加權技術。目前處於研究階段,訓練正在進行中,結果尚未驗證。
almanach
Gaperon-Young-1125-1B 是一個擁有15億參數的雙語(法語-英語)語言模型,由法國國家信息與自動化研究所(Inria Paris)的ALMAnaCH團隊開發。該模型在約3萬億個高質量令牌上訓練,特別注重語言質量和通用文本生成能力,而非基準測試優化。
PokeeAI
PokeeResearch-7B是由Pokee AI開發的70億參數深度研究智能體,結合基於AI反饋的強化學習(RLAIF)與推理框架,能夠執行復雜的多步驟研究工作流程,包括自我修正、驗證和綜合分析。
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。
OpenMed
專門用於疾病實體識別的模型,能夠精準識別來自NCBI數據集的疾病實體,為生物醫學領域的研究和臨床應用提供有力支持。
skt
A.X 3.1 Light 是一款專為韓語理解和企業部署優化的輕量級大語言模型(LLM),由SKT完全自主研發。
michaelfeil
Qwen3 Embedding 模型系列是通義家族的最新自研模型,專為文本嵌入和排序任務設計,支持100多種語言,在MTEB多語言排行榜上排名第一。
PaddlePaddle
高精度的佈局區域定位模型,基於RT-DETR-H在自建的中英文論文、雜誌和研究報告數據集上訓練得到。
multimolecule
RNAErnie是一個基於非編碼RNA序列進行自監督預訓練的模型,採用多階段掩碼語言建模目標,為RNA研究提供強大的特徵表示能力。
AnonRes
首個針對3D醫學影像數據的自監督學習全面基準研究模型
首個針對3D醫學影像數據的自監督學習全面基準研究模型,提供多種預訓練檢查點
nlpie
PPACE是一款80億參數的大語言模型,專為生物醫學資助項目摘要的自動分類而設計,支持世界衛生組織研究優先級分類。
OctoThinker
OctoThinker是基於Llama-3家族模型構建的強化學習友好型基礎語言模型,專注於訓練中期激勵強化學習擴展研究。該3B參數規模的模型在自然語言處理領域具有重要應用價值,特別適合文本生成任務。
NeuraLakeAi
神經湖iSA-03迷你3B是由神經湖科技研發的先進AI模型,融合了傳統大語言模型的直接響應能力與自動多步推理功能,支持256K token的超長上下文處理。
Zwounds
將自然語言查詢轉換為適用於學術數據庫的標準布爾搜索表達式,幫助研究人員和圖書館員創建格式正確的布爾搜索查詢。
FrenzyMath
Herald是一個自然語言標註的Lean 4數據集,主要用於自然語言處理和形式化驗證領域的研究。
BAAI
北京智源研究院開發的非量化自迴歸文本生成視頻模型,能夠根據文本提示生成和編輯視頻
AstroMLab
AstroSage-Llama-3.1-8B 是一款專為天文學、天體物理學和宇宙學研究設計的領域專用自然語言人工智能助手。
基於MCP協議的AI驅動瀏覽器自動化服務器,支持自然語言控制網頁操作和深度網絡研究。
302AI BrowserUse MCP Server是一個基於AI的瀏覽器自動化服務器,通過Model Context Protocol (MCP)實現自然語言控制瀏覽器和網絡研究。
這是一個關於Web3 Model Context Protocol (MCP) 服務器的精選列表,涵蓋了鏈交互、交易、DeFi、市場數據、工具和社交等多個類別。MCP是一個開放協議,標準化了應用程序如何向LLM提供上下文,類似於AI應用程序的USB-C端口。DeMCP是第一個去中心化的MCP網絡,專注於為代理提供自研和開源的MCP服務,支持加密支付,並結合TEE和區塊鏈註冊表重新定義了MCP的安全性和可靠性。
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。
Awesome MCP Servers 是一個全面的Model Context Protocol (MCP)服務器集合,涵蓋了7158個MCP服務器,分為33個類別,包括AI集成、藝術媒體、瀏覽器自動化、雲服務、數據庫、開發者工具、文件系統、金融、遊戲、硬件、醫療、基礎設施、知識管理、位置地圖、市場營銷、監控、多媒體處理、操作系統、項目管理、科學研究、安全、社交媒體、旅行交通、實用工具和版本控制等。
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Gemini Flash 2 AI模型的數據分析與研究MCP服務器,提供數據解析、智能分析、報告生成和郵件自動發送功能。
一個基於MCP協議的自主AI研究代理,能夠通過單次提示完成網絡搜索、知識庫檢索、代碼編寫、圖表生成和報告撰寫等完整研究流程。
一個用於訪問法國國家圖書館Gallica數字資源的MCP服務器,支持搜索和自動生成研究報告
一個AI驅動的MCP服務器,自動連接Malware Bazaar平臺,為授權的網絡安全研究提供即時威脅情報和惡意軟件樣本元數據。
該項目是一個MCP服務器列表,涵蓋了瀏覽器自動化、工具集成、系統自動化、AI服務、搜索、命令、工作流自動化、社交媒體、通信、客戶數據平臺、數據庫、知識存儲、開發工具、文件系統、雲存儲、金融、位置服務、監控、研究數據、安全、旅行、數據可視化、筆記、營銷、身份等多個領域。
Propbar MCP服務器提供英國房產研究工具,支持AI助手搜索房產、分析區域安全、查找附近學校、探索人口統計數據以及構建自動估值模型,覆蓋超過3000萬處英國房產數據。
飛書項目MCP服務是一個基於Model Context Protocol的智能研發流程管理系統,實現端到端的需求管理與開發流程自動化。
一個結合MCP服務器和OpenAI代理的項目,用於自動化任務如鏈接查找和研究,支持多種服務器配置和自定義開發。
Open Deep Research MCP Server是一個AI驅動的深度研究助手,通過結合搜索引擎、網頁抓取和AI技術進行迭代式深度研究,生成全面報告。支持MCP協議和CLI兩種使用方式,具備可靠性評估、範圍控制、自動生成後續問題等功能。
一個集成了AI驅動任務管理和深度研究功能的Python系統,支持複雜項目分解、任務生成和自動化研究。
一個支持多平臺的社交媒體內容管理MCP服務器,通過自然語言指令實現跨平臺內容創建與發佈,具備自動研究、內容生成和數據分析功能。
QuantConnect MCP Server是一個專為量化交易設計的本地化模型上下文協議服務器,提供完整的QuantConnect平臺集成,包括研究環境、統計分析、組合優化等功能,支持通過自然語言與AI助手交互進行量化策略開發。
Think MCP是一個實現MCP服務器的項目,提供'think'工具以支持AI代理在複雜任務中進行結構化推理,靈感來自Anthropic的研究。該工具通過記錄思考過程幫助AI處理信息、回溯或遵守策略,適用於工具輸出分析、策略密集環境和順序決策場景。
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。