豆包手机助手回应微信使用异常及权限争议，承认特定问题并澄清权限质疑，强调用户授权与隐私保护。针对努比亚M153手机用户反映的微信异常退出和无法登录问题，已决定下线相关操作功能。
12月3日，部分豆包与中兴合作的nubia M153工程机用户反映无法登录微信，提示登录环境异常。微信回应称可能是安全风控措施，豆包团队正在核实。用户反馈包括登录失败、传输记录时被下线及微信自动退出等情况。
微软Edge浏览器新增AI购物功能，内置Copilot可自动比较价格、展示历史走势和返现信息，并在降价时提醒用户。用户点击侧栏图标即可启用，系统智能识别商品，帮助优化购买决策。新增的Copilot模式还能自动标注更优惠价格。
微软推出70亿参数智能助手Fara-7B，可直接在用户设备执行复杂任务。其小巧体积突破数据安全障碍，支持自动化处理敏感工作流（如账户管理、机密数据处理），所有信息无需离开设备。通过视觉识别网页操作，模拟人类鼠标使用方式。
轻量级服务器，连接微信读书与 Claude Desktop。
使用微信聊天记录微调大语言模型，实现高质量声音克隆。
一个基于 AI 的趋势发现和内容发布系统，支持多源数据采集、智能总结和自动发布到微信公众号。
RAG-FiT是一个用于提升LLMs利用外部信息能力的库，通过特别创建的RAG增强数据集对模型进行微调。
Google
$8.75
输入tokens/百万
$70
输出tokens/百万
1k
上下文长度
Tencent
$2.4
$9.6
32
Xai
$14
128
-
$100
RinggAI
这是一个专为通话记录分析打造的混合语言AI模型，能够处理印地语、英语和混合印地英语的通话转录内容。模型基于Qwen2.5-1.5B-Instruct进行微调，具备强大的多语言理解和信息提取能力。
prithivMLmods
VibeThinker-1.5B是微博AI推出的15亿参数密集语言模型，基于Qwen2.5-Math-1.5B微调，专门针对数学和算法编码问题设计。采用'频谱到信号原理'框架训练，在多个数学竞赛测试中超越规模更大的模型，训练成本约7800美元，支持最长约40k词元的输出。
Smith-3
这是一个专为圣西蒙大学科学与技术学院学生设计的微调AI模型，集成在TecnoTime应用程序中，帮助学生保持学习组织性、提高学术连续性，通过结构化通知和激励信息强化学习习惯。
SadraCoding
SDXL-Deepfake-Detector 是一款精准检测 AI 生成人脸的工具，专注于维护数字世界的真实性，为抵御视觉虚假信息提供隐私保护且开源的解决方案。该模型通过微调预训练模型实现轻量级且高准确率的检测。
Mungert
gpt-oss-safeguard-20b是基于GPT-OSS-20b微调的安全推理模型，专门用于大语言模型输入输出过滤、在线内容标注以及信任与安全用例的离线标注。该模型采用Apache 2.0许可证，支持自定义策略和透明决策过程。
通义深度研究30B是一款具有300亿参数的大语言模型，专为长周期、深度信息搜索任务设计。该模型在多个智能搜索基准测试中表现出色，采用创新的量化方法提升性能，支持智能预训练、监督微调与强化学习。
mldi-lab
Kairos-10M是一款专为跨领域零样本预测设计的时间序列基础模型，拥有约1000万参数。它能处理不同信息密度的异构时间序列数据，无需微调即可在不同领域实现强大的泛化能力。
Kairos-50M是一个拥有5000万参数的时间序列基础模型，专门用于跨不同领域的零样本预测。它采用自适应分词和位置编码技术，能够处理具有不同信息密度的异构时间序列数据，无需微调即可在不同领域实现强大的泛化能力。
Armaggheddon
基于YOLOv11架构的三款文档布局分析模型（nano、small、medium），在DocLayNet数据集上微调，能够精准检测文档中的文本、表格、图表等11种布局元素，适用于文档理解和信息提取任务。
mradermacher
ConfTuner-Ministral是基于Mistral架构的量化大语言模型，专门针对可信赖AI场景进行微调，支持文本生成和置信度估计功能。该模型提供了多种量化版本，适用于不同资源约束环境。
这是 liushiliushi/ConfTuner-Ministral 模型的静态量化版本，适用于文本生成和置信度估计任务。该模型基于 Mistral 架构，经过微调以提供可信赖的AI输出，支持多种量化级别以满足不同硬件需求。
beyoru
Qwen3-4B-I-1509是基于Qwen3-4B-Instruct-2507基础模型微调而来的专用模型，专注于工具使用和函数调用生成任务。该模型采用多信号奖励的强化学习方法进行训练，在多个评估基准中展现出良好的性能表现。
llm-semantic-router
这是一个基于bert-base-uncased微调的LoRA模型，专门用于检测文本中的个人身份信息(PII)。该模型采用低秩适应技术优化，是semantic-router项目的一部分，支持Python和Rust环境使用。
vedabtpatil07
这是一个基于DistilBERT微调的心理健康分类模型，专门用于分析社交媒体文本（如推文、Reddit帖子）中的心理健康相关信号。模型可将文本分为抑郁、焦虑、自杀念头、快乐、中性/日常5个类别，旨在帮助识别有心理健康问题风险的个体。
Priyanshuchaudhary2425
ScamGuard是基于bert-base-cased微调的诈骗信息检测模型，在评估集上准确率达到98.13%，能够有效识别诈骗信息，提升检测准确性和效率。
Deeps03
基于Qwen/Qwen2-1.5B微调的日志分类模型，专门用于对系统或应用程序日志条目进行分类，支持正常、可疑、恶意、信息性和错误五类标签识别，助力自动化日志监控和安全分析。
beenyb
这是一个基于GPT-OSS 20B微调的金融分析模型，专门用于金融市场分析，可为各种证券提供技术分析、风险评估、交易信号和价格预测。采用Q8_0 GGUF格式量化，在保证模型质量的同时降低推理要求。
valentinocc
基于MobileNetV2架构的深度学习模型，专门用于识别和分类120种不同犬种。通过迁移学习技术微调，能够准确识别各类犬种并提供置信度评分。
ennygaebs
基于 sentence-transformers 的微调模型，用于句子相似度计算和特征提取，能有效处理各类文本信息。
NeuroSpaceX
ruSpamNS_big 是一个用于 Telegram 俄语垃圾信息分类模型，基于 DeepPavlov/distilrubert-small-cased-conversational 模型微调而来。
微信读书MCP服务器是一个桥接微信读书数据和AI客户端的轻量级服务，实现阅读笔记与AI的深度交互。
WeCom Bot MCP Server是一个符合Model Context Protocol (MCP)标准的服务器实现，用于企业微信机器人，支持多种消息类型发送、@提及功能、消息历史追踪等功能。
Pulse CN MCP Server是一个实时获取中国互联网热门内容的MCP协议服务器，支持微博、今日头条等18个平台的热搜数据，为AI模型提供最新中文趋势信息。
基于Python的微信Windows客户端自动化脚本，支持通过HTTP API和MCP协议实现好友搜索、消息发送等操作
一个通过AppleScript在macOS上自动发布微信朋友圈的工具
一个基于Model Context Protocol的微博数据爬取服务器，提供用户信息、动态和搜索功能。
一个向企业微信群机器人发送多种消息的MCP服务端应用
企业微信机器人通知服务
mcp-searxng是一个为AI代理设计的MCP服务器示例，通过SearXNG开源元搜索引擎实现外部信息搜索功能。项目展示了如何集成SearXNG和微软的markdownify工具，将网页内容转换为Markdown格式文本，并通过SSE协议与MCP客户端通信。
一个通过Model Context Protocol (MCP)从Buildkite获取信息的微服务，提供组织、流水线、构建和作业等信息的查询功能。
基于MCP技术的微信自动化服务器，提供聊天记录获取和消息发送功能，支持单发、群发等多种操作模式。
一个极简的微信文章阅读器MCP服务，通过浏览器模拟和内容提取技术，让大模型能够获取并分析微信公众号文章内容。
基于FastMCP框架的企业微信机器人服务，支持Markdown消息格式和异步发送
Smart Search MCP是一个专注于技术搜索的智能工具集，提供14个增强型搜索工具，涵盖国际和国内主流技术平台，包括GitHub、StackOverflow、NPM、微信文档、CSDN等，具备智能URL生成、高级搜索技巧和多源搜索等特性
实现PC端微信的MCP服务功能，通过配置文件指定Python虚拟环境和脚本路径
微信读书MCP服务工具，支持将微信读书的书籍、笔记和划线数据提供给支持MCP协议的大语言模型客户端使用。
一个基于ADB的微信自动化MCP服务器，专为雷电模拟器优化，实现AI助手自动发送微信消息和截图功能，支持与Cursor等AI工具集成。
分布式MCP服务器提供法律信息查询、天气数据、Azure价格和实用功能的API工具集，支持微软Copilot等AI助手通过MCP协议调用。
一个用于获取动漫角色信息的微型MCP服务器
基于SSE技术的微信小程序，集成社区精选、实时聊天和个人信息管理功能，支持工具调用和微信登录。
Transformers支持多种语言%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
