乐奇AI眼镜推出“自定义智能体”功能，支持开发者将私有模型直接接入眼镜，打破硬件闭环生态。该功能强调开放与连接，通过标准化接口广泛适配各类模型，推动AI眼镜向深度定制化发展。
思科在ISE展上推出多款AI协作硬件，将会议室等场景转化为可管理的边缘基础架构。新品包括专为复杂环境设计的Room Kit Pro G2等，具备边缘智能处理能力，旨在提升协作效率。
大模型算力争夺战现江湖义气。月之暗面旗下Kimi因高峰时段算力不足，频繁提示用户切换至快速模式或升级会员，坦诚回应算力告急问题。
月之暗面发布K2.5模型，推动Kimi全球化进程取得里程碑式进展。其海外收入首次超过国内，实现国产大模型国际商业化重大突破。模型更新后，全球付费用户数在几天内激增四倍，并在Openroute等平台热度领先。
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这是一个基于VideoMAE架构的视频理解模型，在Kinetics数据集上预训练，并在一个未知的、可能与手语识别相关的数据集上进行了微调。模型在评估集上取得了78.11%的准确率，适用于视频分类任务。
这是一个基于VideoMAE架构的视频理解模型，在Kinetics数据集预训练的基础上进行了微调，专门用于手语识别任务。模型在评估集上表现有待提升，准确率为0.0010。
mlx-community
该模型是 Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct 的 MLX 格式转换版本，专为苹果 Mac Studio 等 Apple Silicon 设备优化。它是一个 480 亿参数的大型语言模型，支持指令跟随，适用于本地推理和对话任务。
Kiy-K
Fyodor-Q3-8B-Instruct 是一款专为智能推理和稳健代码生成设计的高保真指令调优模型。它基于Qwen3-8B架构，采用高秩LoRA配置训练，擅长在编码前进行规划，非常适合复杂的软件工程任务。
Fyodor-StarCoder2-7B-MoE是基于StarCoder2-7B的增强版本，采用混合专家架构，拥有3个MoE层、6个专家网络和top-2路由机制，在代码生成、函数调用和智能体任务方面表现优异。
inferencerlabs
Kimi - K2 - Thinking 3.825bit MLX 是一款用于文本生成的量化模型，通过不同的量化方式在测试中取得不同的困惑度表现，其中q3.825bit量化能达到1.256的困惑度。
DevQuasar
本项目基于 moonshotai/Kimi-K2-Thinking 基础模型，通过自定义反量化脚本将原始的INT4模型转换为更高质量的文本生成模型，致力于让知识为每个人所用。
基于MLX库实现的文本生成模型，支持多种量化方式推理，具备分布式计算能力，可在苹果硬件环境下高效运行。
Kimi-K2-Thinking 是由 mlx-community 从 moonshotai 原版模型转换而来的 MLX 格式大语言模型，采用 mlx-lm 0.28.4 版本进行转换，保留了原模型的思维链推理能力。
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这是一个基于Google Gemma-2B-IT基础模型，使用PEFT（参数高效微调）和LoRA技术进行优化的文本生成模型。该模型通过参数高效的方法在保持基础模型能力的同时，针对特定任务进行了优化。
moonshotai
Kimi K2 Thinking 是月之暗面（Moonshot AI）开发的最新一代开源思维模型，具有强大的深度推理能力和工具调用功能。该模型采用混合专家架构，支持原生INT4量化，拥有256k上下文窗口，在多个基准测试中表现出色。
mitegvg
该模型是基于VideoMAE架构的暴力检测模型，在Kinetics数据集预训练的基础上，针对暴力检测任务进行了92轮微调。模型采用Vision Transformer架构，专门用于视频内容分析，能够识别视频中的暴力行为。
这是一个基于 Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct 模型转换的 6 位量化版本，专为 Apple MLX 框架优化。该模型保留了原模型强大的指令跟随能力，同时通过量化技术显著降低了存储和计算需求，适合在 Apple 硬件上高效运行。
本模型是基于moonshotai的Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct大语言模型，使用mlx-lm工具转换为适用于Apple Silicon芯片（MLX框架）的8位量化版本。它是一个48B参数的指令微调模型，专为遵循人类指令和对话交互而设计。
这是基于moonshotai/Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct模型转换的4位量化版本，专为Apple MLX框架优化，提供高效的文本生成能力
Kimi Linear是一种混合线性注意力架构，在各种场景下包括短、长上下文以及强化学习扩展机制中，均优于传统的全注意力方法。它能有效解决传统注意力机制在长上下文任务中效率低下的问题，为自然语言处理等领域带来更高效的解决方案。
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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这是一个高性能的4位量化版本的Kimi K2 Instruct模型，专为使用MLX框架在Apple Silicon（M1/M2/M3/M4）Mac上运行而优化。该模型拥有6710亿参数，支持128K上下文窗口，在质量和效率之间实现了出色的平衡，是大多数实际部署的理想选择。
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本模型是基于moonshotai的Kimi-K2-Instruct-0905模型使用mlx-lm 0.28.0版本转换的MLX格式版本，采用3位量化技术，分组大小为32，平均每个权重仅占用4.002位，优化了模型在苹果设备上的运行效率。
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本模型是基于VideoMAE-Large架构在Kinetics数据集上预训练后，在未知数据集上进行微调的视频理解模型。在评估集上取得了85.86%的准确率和0.7987的损失值，表现出优秀的视频分类能力。
Solana Agent Kit是一个开源工具包，用于将AI代理连接到Solana协议，支持60多种区块链操作。
该项目是一个Kibana MCP服务器实现，允许AI助手通过模型上下文协议(MCP)与Kibana安全功能交互，包括告警、规则和例外管理。
KiMCP是一个基于Model Context Protocol (MCP)的服务器项目，旨在整合韩国本地API（如Naver、Kakao、TMAP等）到LLM应用中，提供包括博客搜索、新闻检索、地图导航等多种服务功能。
KiCAD MCP是一个实现AI辅助PCB设计的协议工具，通过自然语言控制KiCAD软件完成电路板设计。
MCP Probe Kit 是一个强大的开发工具集，提供23个实用工具，覆盖代码质量检测、开发效率提升和项目管理全流程，专为Cursor AI设计，帮助开发者提高开发效率和质量
一个基于Kibana API的MCP服务器实现，允许MCP兼容客户端（如Claude Desktop）通过自然语言或编程方式访问Kibana实例，提供工具和资源两种交互模式。
一个AI服务项目，当用户询问关于狐狸的问题时，会固定返回'きつねかわいい！！！'的日文可爱回复。
KiCad MCP Server是一个为KiCad设计的模型上下文协议（MCP）服务器，允许通过自然语言与KiCad项目交互，提供项目管理、PCB分析、BOM管理等功能。
Solana Agent Kit MCP服务器是一个为Claude AI提供链上工具的标准接口，实现AI代理与Solana区块链的无缝交互。
ZenMemory MCP Server是一个去中心化AI记忆基础设施项目，基于MCP协议和Solana Agent Kit构建，提供记忆存储、检索及链上记忆上下文功能。
KickMCP是一个为Kick.com平台提供API集成的MCP服务器，简化了开发者对接Kick API的流程。
为kintone设计的MCP服务器，支持通过AI工具如Claude Desktop探索和操作kintone数据。
KickMCP是一个强大的Kick.com API集成工具，提供完整的认证、聊天、频道管理等功能，简化开发者与Kick平台的交互。
韩国投资证券REST API MCP服务，提供国内外股票交易、实时行情查询、账户管理等功能，支持异步处理和稳定错误处理。
一个完整的Todo管理系统MCP服务器，集成了Kinde身份验证、Neon数据库和计费系统，支持通过Cursor AI进行交互，包含免费用户5条待办事项限制和付费升级功能。
ws-mcp是一个将MCP标准输入输出服务器封装为WebSocket的工具，主要用于与kibitz配合使用，支持通过配置文件管理多个MCP服务。
KiCAD MCP是一个实现AI辅助PCB设计的协议项目，通过自然语言控制KiCAD软件完成电路板设计、元件布局和布线等操作。
Kite MCP服务是一个与Kite Connect API集成的服务，提供多种交易和账户管理功能，包括用户信息、订单交易、市场数据等接口的调用。
Kibela MCP Server是一个为知识管理工具Kibela提供的Model Context Protocol服务端，支持通过AI客户端操作Kibela中的文档和文件夹。
这是一个用于连接kintone的MCP服务器示例，支持通过Claude等AI应用访问和更新kintone数据
Mlx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)
