INTELLECT-3 是一个由 Prime Intellect 开发的、参数规模达 106B（激活参数 12B）的混合专家（MoE）推理模型。它基于 GLM-4.5-Air-Base 进行监督微调，并经过大规模强化学习训练，在数学、编码和推理任务上表现优异。

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这是一个由Redis开发的、针对LangCache语义缓存任务进行微调的CrossEncoder模型。它基于成熟的`cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L6-v2`模型，在超过100万对LangCache句子对数据集上训练，专门用于计算两个文本之间的语义相关性得分，以优化缓存命中率。

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GigaChat3-10B-A1.8B 是 GigaChat 系列的高效对话模型，基于混合专家（MoE）架构，拥有 100 亿总参数和 18 亿活跃参数。它采用了创新的多头潜在注意力（MLA）和多令牌预测（MTP）技术，旨在优化推理吞吐量和生成速度。模型在 20T 令牌的多样化数据上训练，支持包括中文在内的 10 种语言，适用于需要快速响应的对话场景。

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INTELLECT-3是一个拥有1060亿参数的混合专家（MoE）模型，通过大规模强化学习训练而成。在数学、编码和推理基准测试中展现出卓越性能，模型、训练框架和环境均以宽松许可协议开源。

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GigaChat3-10B-A1.8B是GigaChat系列的对话模型，基于混合专家（MoE）架构，共有100亿参数，其中18亿为活跃参数。该模型采用多头潜在注意力和多令牌预测技术，支持25.6万令牌的长上下文，在多语言对话和推理任务中表现出色。

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GigaChat3-10B-A1.8B-base是GigaChat系列的基础预训练模型，采用混合专家（MoE）架构，总参数100亿，活跃参数18亿。模型集成了多头潜在注意力（MLA）和多令牌预测（MTP）技术，在推理时具备高吞吐量优势。

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混元OCR是由混元原生多模态架构驱动的端到端OCR专家VLM模型，仅用10亿参数的轻量级设计，在多个行业基准测试中取得最先进成绩。该模型擅长处理复杂的多语言文档解析，在文本定位、开放域信息提取、视频字幕提取和图片翻译等实际应用场景中表现出色。

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VieNeu-TTS-1000h是一款先进的越南语端侧文本转语音模型，基于约1000小时高质量越南语语音数据训练，具备即时语音克隆功能，支持越南语与英语的无缝切换，能在CPU或GPU上实时合成24kHz波形。

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Qwen3-32B是Qwen系列最新一代的大语言模型，具备强大的推理、指令遵循、智能体交互和多语言处理能力。它支持100多种语言和方言，能在思维模式和非思维模式间无缝切换，为用户提供自然流畅的对话体验。

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本模型基于Qwen3-4B-Thinking-2507，在GPT-5-Codex的1000个示例上进行了微调，专注于文本生成任务，使用Unsloth技术实现了2倍训练速度提升。

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这是一个由Applied Brain Research（ABR）开发的基于状态空间模型（SSM）的英文自动语音识别模型，拥有约1900万参数，能够高效准确地将英文语音转录为文本。该模型在多个基准数据集上表现出色，平均单词错误率仅为10.61%，支持实时语音识别并可在低成本硬件上运行。

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Chonky 是基于 DistilBERT 的多语言段落分割模型，在 3400 多万篇维基百科文章的近 110 亿个标记上微调训练而成，能够将任意自然语言文本分割成语义块，支持 104 种语言。

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Tarka-Embedding-350M-V1是一个拥有3.5亿参数的文本嵌入模型，能够生成1024维的密集文本表示。该模型针对语义相似性、搜索和检索增强生成（RAG）等下游应用进行了优化，支持多种语言并具有长上下文处理能力。

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本模型是基于meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct进行微调得到的版本，使用mlabonne/FineTome-100k数据集进行训练，包含100k token数据。模型采用Unsloth和Huggingface TRL库进行微调，支持英文语言处理。

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aquif-3.5系列中的顶尖模型，具备先进推理能力和100万标记的大上下文窗口，在多个基准测试中表现卓越，AAII综合得分达到60分。

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aquif-3.5系列是2025年11月3日发布的巅峰之作，包含Plus和Max两个版本，提供先进的推理能力和前所未有的100万标记上下文窗口，在各自类别中实现了最先进的性能。

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MiniMax-M2是一款专为最大化编码和智能体工作流程而构建的小型混合专家模型，总参数达2300亿，激活参数为100亿。该模型在编码和智能体任务中表现卓越，同时保持强大的通用智能，具有紧凑、快速且经济高效的特点。

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Kimi Linear是一种高效混合线性注意力架构，在短上下文、长上下文和强化学习场景中均优于传统全注意力方法。它通过Kimi Delta Attention (KDA)机制优化注意力计算，显著提升性能和硬件效率，特别擅长处理长达100万令牌的长上下文任务。

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MiniMax-M2是一款专为高效编码和智能体工作流打造的混合专家模型，具备2300亿总参数和100亿激活参数。该模型在编码和智能体任务中表现卓越，同时具有低延迟、低成本和高吞吐量的特点，能有效提升工作效率。

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MiniMax-M2是一款专为最大化编码和智能体工作流程而构建的小型混合专家（MoE）模型。它拥有2300亿总参数，仅激活100亿参数，在编码和智能体任务中表现卓越，同时保持强大的通用智能，具有紧凑、快速且经济高效的特点。

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