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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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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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。

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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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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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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MiniMax-M2是一款专为最大化编码和智能体工作流程而构建的'迷你'模型。它是一个紧凑、快速且经济高效的混合专家（MoE）模型，在编码和智能体任务中表现卓越，同时还具备强大的通用智能。

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Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking 是通义千问团队推出的新一代思考型大语言模型，采用创新的混合注意力机制和高稀疏MoE架构，在保持高效推理的同时具备强大的复杂推理能力，原生支持262K上下文长度。

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这是inclusionAI/Ling-1T模型的量化版本集合，基于ik_llama.cpp分支开发，提供多种量化方案以适应不同的内存和性能需求。这些量化模型在给定的内存占用下提供出色的困惑度表现，特别优化了MoE架构的推理效率。

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Ming-flash-omni 预览版是基于 Ling-Flash-2.0 稀疏专家混合（MoE）架构构建的多模态大模型，总参数达100B，每个token仅激活6B参数。该模型在Ming-Omni基础上进行了全面升级，在多模态理解和生成方面有显著提升，特别是在语音识别、图像生成和分割编辑方面表现突出。

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这是DeepSeek公司的DeepSeek-MoE-16B模型的Q4_K_M量化版本，通过llama.cpp的Rust绑定启用了MoE（专家混合）CPU卸载功能，显著减少显存使用。

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LFM2-8B-A1B是针对苹果硅芯片优化的8位量化MLX构建版本，采用专家混合（MoE）架构，总参数约80亿，每个令牌激活约10亿参数，支持设备端快速推理。

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NVIDIA GPT-OSS-120B Eagle3是基于OpenAI gpt-oss-120b模型的优化版本，采用混合专家（MoE）架构，具备1200亿总参数和50亿激活参数。该模型支持商业和非商业使用，适用于文本生成任务，特别适合AI Agent系统、聊天机器人等应用开发。

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