Liquid AI 公司于2025年7月发布第二代 Liquid Foundation Models（LFM2），采用创新的“liquid”架构，旨在成为市场上最快的设备端基础模型。其高效的训练和推理能力使小模型能媲美云端大型语言模型。LFM2 最初提供350M、700M 和1.2B 参数的密集检查点版本。
阿里巴巴通义千问团队在NeurIPS 2025获最佳论文奖，论文《Attention Gating Makes Better Foundation Models》提出“滑动门”机制，在标准注意力后添加可学习门控，动态筛选关键头和token参与下游计算。实验证明，1.7B稠密模型性能媲美15B MoE模型。本届大会投稿2万篇，录取率仅25%，竞争激烈，该论文是四篇获奖作品中唯一中国成果。
DeepSeek团队发布236B参数数学大模型DeepSeek-Math-V2，采用MoE架构，仅激活21B参数，支持128K上下文。该模型以Apache2.0开源，引发下载热潮。在数学测试中表现优异：MATH基准达75.7%，接近GPT-4o；AIME2024解题30中4，超越Gemini和Claude；Math Odyssey获53.7%成绩。其核心技术为“自验证”机制。
埃隆・马斯克在巴伦投资大会上首次量化预测AGI时间表：明年Q1发布的Grok 5有约10%概率实现通用人工智能。技术亮点包括：6万亿参数MoE架构（稀疏度70%）、多模态统一编码（文本/图像/音频/实时视频流）、帧级延迟＜120ms。训练数据来自X平台每日5亿帖文与2亿小时视频流，支持实时回灌训练。
适用于Windows和macOS的屏幕录制工具，可创建精美视频，操作零门槛。
使用 AI 将宠物照片转化为精彩的狗狗和猫咪电影。
Monetize.ai可追踪分析多平台视频，助力升级视频策略
免费在线工具，可将图像转为可定制模型，有超10k专业模板
Alibaba
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输入tokens/百万
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输出tokens/百万
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上下文长度
Moonshot
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Openai
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Deepseek
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PrimeIntellect
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。
Gjm1234
Wan2.2是基础视频模型的重大升级版本，专注于将有效MoE架构、高效训练策略和多模态融合等创新技术融入视频扩散模型，为视频生成领域带来更强大、更高效的解决方案。
ai-sage
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。
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。
bartowski
这是一个基于REAP方法对MiniMax-M2中40%专家进行均匀剪枝得到的139B参数大语言模型，采用GLM架构和专家混合(MoE)技术，通过llama.cpp进行多种量化处理，适用于文本生成任务。
Kiy-K
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。
NyxKrage
Moondream 3 Preview HF是基于HuggingFace Transformers架构规范对Moondream 3 (Preview)模型的重新实现，使其能够与Hugging Face生态系统完全兼容。这是一个多模态视觉语言模型，采用专家混合（MoE）文本主干，约90亿参数，20亿活跃参数。
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。
Leohan
基于MLX库开发的文本生成模型，专注于自然语言处理任务，为开发者提供高效的文本生成解决方案。
mlx-community
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。
这是一个基于Moonshot AI技术的量化版本模型，专注于视觉语言理解与生成任务，致力于降低知识获取门槛，让知识为每个人所用。
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。
Qwen
Qwen3-VL是通义系列最强大的视觉语言模型，采用混合专家模型架构（MoE），提供GGUF格式权重，支持在CPU、GPU等设备上进行高效推理。模型在文本理解、视觉感知、空间理解、视频处理等方面全面升级。
OpenMOSS-Team
MOSS-TTSD是一个开源的双语口语对话合成模型，支持中文和英文，能够将两人对话脚本转化为自然、富有表现力的对话语音，支持语音克隆且单轮语音生成时长最长可达1700秒。
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
unsloth
Qwen3-VL是迄今为止Qwen系列中最强大的视觉语言模型，在文本理解与生成、视觉感知与推理、上下文长度、空间和视频动态理解以及智能体交互能力等方面都进行了全面升级。该模型采用混合专家（MoE）架构，提供卓越的多模态处理能力。
Qwen3-VL是通义大模型系列中最强大的视觉语言模型，具备卓越的文本理解与生成能力、深入的视觉感知与推理能力、长上下文支持、强大的空间和视频动态理解能力以及出色的智能体交互能力。该模型采用混合专家（MoE）架构，是增强推理的思维版。
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。
bullerwins
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。
Nx Console是一个为Nx和Lerna monorepo项目提供的可视化界面工具，增强编辑器AI功能，提供项目和工作流管理。
MCP Unity是一个实现Model Context Protocol的Unity编辑器扩展，通过Node.js服务器桥接AI助手与Unity项目的交互，提供菜单执行、对象选择、组件更新等功能。
AbletonMCP是一个连接Ableton Live和Claude AI的集成工具，通过Model Context Protocol（MCP）实现双向通信，让AI可以直接控制和操作Ableton Live进行音乐创作和制作。
AWS MCP Servers是一套基于Model Context Protocol的专用服务器，提供多种AWS相关功能，包括文档检索、知识库查询、CDK最佳实践、成本分析、图像生成等，旨在通过标准化协议增强AI应用与AWS服务的集成。
MCP Unity是一个实现Model Context Protocol的Unity编辑器扩展，允许AI助手与Unity项目交互，提供Unity与Node.js服务器之间的桥梁。
mcp-golang是一个非官方的Go语言实现的Model Context Protocol库，支持快速构建MCP服务器和客户端，提供类型安全、低代码量、模块化和双向通信等特性。
Supabase MCP Server是一个连接Supabase项目与AI助手的工具，通过Model Context Protocol（MCP）标准化大型语言模型（LLMs）与外部服务的交互，实现数据库管理、配置获取和数据查询等功能。
iMCP是一款macOS应用，通过AI连接用户的数字生活，支持与Claude Desktop等客户端通过Model Context Protocol (MCP)协议交互，提供日历、联系人、位置、地图、消息、提醒和天气等多种功能。
该项目是一个集成Sonar API的MCP服务器实现，为Claude提供实时网络搜索能力。包含系统架构、工具配置、Docker部署及多平台集成指南。
MiniMax Model Context Protocol (MCP) 是一个官方服务器，支持与强大的文本转语音、视频/图像生成API交互，适用于多种客户端工具如Claude Desktop、Cursor等。
Context7 MCP是一个为AI编程助手提供实时、版本特定文档和代码示例的服务，通过Model Context Protocol直接集成到提示中，解决LLM使用过时信息的问题。
Kubectl MCP Tool 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的 Kubernetes 交互工具，允许 AI 助手通过自然语言与 Kubernetes 集群进行交互。
Mobile Next - MCP服务器是一个用于移动自动化的平台无关接口，支持iOS和Android设备的自动化操作，无需特定平台知识。
LINE Bot MCP Server是一个实现Model Context Protocol (MCP)的服务，用于将AI智能体与LINE官方账号连接，支持推送文本和富媒体消息、广播消息及获取用户资料等功能。
这是一个关于Web3 Model Context Protocol (MCP) 服务器的精选列表，涵盖了链交互、交易、DeFi、市场数据、工具和社交等多个类别。MCP是一个开放协议，标准化了应用程序如何向LLM提供上下文，类似于AI应用程序的USB-C端口。DeMCP是第一个去中心化的MCP网络，专注于为代理提供自研和开源的MCP服务，支持加密支付，并结合TEE和区块链注册表重新定义了MCP的安全性和可靠性。
302AI BrowserUse MCP Server是一个基于AI的浏览器自动化服务器，通过Model Context Protocol (MCP)实现自然语言控制浏览器和网络研究。
GitLab MCP服务器是一个基于Model Context Protocol的项目，提供与GitLab账户交互的全面工具集，包括代码审查、合并请求管理、CI/CD配置等功能。
一个基于Model Context Protocol的Redis数据库操作服务，提供多种Redis命令工具
一个基于Model Context Protocol (MCP)的B站视频搜索服务器，提供API接口支持视频内容搜索、分页查询及视频信息返回，包含LangChain调用示例和测试脚本。
MCP MongoDB服务器是一个模型上下文协议服务，允许LLM与MongoDB数据库交互，提供集合模式检查、查询执行和智能ID处理等功能，支持只读模式和安全配置。
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