站在2026年科技十字路口，雷军预测L3/L4自动驾驶将迎来爆发，同时具身智能大模型也将真正起步。他今年两会提交5份建议，聚焦人形机器人、智能驾驶和科技公益，认为中国科技产业正处关键发展期。
荣耀发布Magic8系列手机及MagicOS 10系统，标志其向AI终端生态公司转型。该系列以“自进化”为核心，旨在突破AI手机同质化竞争，抢占2025年市场爆发先机。
奇瑞墨甲机器人技术实现L2到L3级飞跃，加速智能机器人布局，未来将拓展多行业应用。董事长尹同跃强调以汽车高标准打造，确保价格亲民、质量可靠，推动机器人进入千家万户，服务全球各行业，助力公司开启“第二增长曲线”。
联想在AI Partner百业大会上发布百应智能体2.0，作为国内首个L3级AI服务智能体，该产品实现AI服务能力的重大突破，为中小企业数字化转型提供强劲动力，推动智能化办公成为现实。
bartowski
这是对zerofata的L3.3-GeneticLemonade-Opus-70B模型进行量化处理的版本，旨在优化模型在不同硬件上的运行效率和性能。通过使用特定的量化工具和方法，生成了多种量化版本的模型，以满足不同用户的需求。
Doctor-Shotgun
基于Llama 3提示格式的70B参数大语言模型，专为角色扮演和创意写作优化，提供GGUF量化版本
zerofata
这是一个基于Llama 3.3的70B参数大语言模型，经过SFT+DPO微调，专注于角色驱动的对话和创意内容生成
基于Llama-3.3-70B-Instruct构建的Magnum最终迭代版本，合并多个rsLoRA微调版本，模拟Claude 3 Sonnet/Opus系列模型的文风和质量。
Strangedove
这是基于多个70B参数模型的合并改进版本，主要调整了嵌入层尺寸以匹配标准L3 70B模型规格。
yamatazen
基于mergekit工具融合的8B参数语言模型，采用直通式(Passthrough)融合方法生成
ddh0
本项目提供了 Steelskull/L3.3-Electra-R1-70b 模型的多种 GGUF 矩阵量化版本，有效提升模型在不同硬件环境下的运行效率和性能表现。
mradermacher
L3.1-Pneuma-Allades-8B的GGUF量化版本，融合了Llama3、Pneuma、Allades等多个模型的优势，适用于故事创作、角色扮演、指令跟随等多种文本生成场景。
基因柠檬水释放版是一款专为角色扮演（RP）和创意写作设计的70B参数大语言模型，通过融合多个优秀模型实现写作风格、创造力和智能水平的平衡。
Steelskull
基于Llama3架构的70B参数大语言模型，经过特殊优化处理
该模型页面主要展示了精美的UI设计，但未提供具体的模型信息。
FiditeNemini
基于TIES方法合并的70B参数大语言模型，以Steelskull/L3.3-MS-Nevoria-70b为基础模型融合了DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B模型
ReadyArt
基于Llama 3.3架构的70B参数大语言模型，融合了多个优秀模型的特性，专注于故事叙述、场景描述和对话交互能力。
基于Steelskull/L3.3-MS-Nevoria-70b模型的量化版本，使用llama.cpp进行imatrix量化，支持多种量化级别，适用于不同硬件环境。
一个基于Llama 3.3架构的70B参数大语言模型，通过合并多个优秀模型组件实现增强的故事叙述、场景描述和散文细节能力
DavidAU
基于LLama3的专家混合模型，整合八种8B模型版本形成47B参数强大模型，擅长创意写作、小说创作和角色扮演，输出生动多样且非AI化。
基于Llama3架构的专家混合模型，融合四个8B模型形成25B参数的强大模型，擅长创意写作和角色扮演。
Sao10K
基于Llama 3.3 Instruct训练的70B参数大语言模型，专注于对话生成和创意内容创作
L3.1-Instruct-Guru-8B-GGUF是一款基于Llama3.1的全功能指令模型，拥有128k的最大上下文长度。它由多个顶级指令模型组合而成，具备出色的写作和角色扮演能力，在多种场景下都能稳定运行。
基于Llama 3.2架构的7B参数无审查创意写作模型，支持128k上下文长度，专为小说创作、情节生成和角色扮演优化
Gguf%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)
