Mozilla为火狐浏览器推出"AI窗口"新功能，作为可选模式与私密窗口、经典窗口并列。用户可通过内置AI助手和聊天机器人互动，提升浏览的智能性、灵活性和便捷性。此举显示Mozilla正积极布局人工智能领域。
Mozilla在全球桌面版Firefox中开放AI搜索引擎Perplexity，用户可自主选择是否使用。移动端版本将于未来几个月推出。此前已在部分市场测试该功能，但尚未决定是否永久集成。与其他公司深度集成AI不同，Mozilla强调用户自主权。
Mozilla宣布Firefox浏览器正式集成AI驱动的Perplexity答案引擎，用户无需更换浏览器即可享受AI搜索服务。与推出全新AI浏览器的公司不同，Mozilla选择在现有Firefox中整合该功能，用户可在设置中将默认搜索引擎切换至Perplexity，与Google、必应等并列选项。
Mozilla在AI浏览器浪潮中采取开放策略，Firefox正式引入Perplexity AI搜索引擎，允许用户自主选择是否启用AI搜索功能。此举旨在提供更灵活的信息查找体验，区别于微软、谷歌的深度绑定模式。该功能经美英德测试获积极反馈后，现已向全球桌面用户开放。
AI助手，快速总结网页内容，保护隐私
Mozilla.ai是一个构建可信赖和开放源代码人工智能生态系统的创业公司和社区
Mozilla
Qwen3是Qwen系列最新一代的大语言模型，提供了一系列密集和混合专家（MoE）模型。基于广泛的训练，Qwen3在推理、指令遵循、代理能力和多语言支持方面取得了突破性进展。
Qwen3-4B是Qwen系列最新一代的大语言模型，具有4B参数规模，支持128k上下文窗口和100多种语言，在推理、指令遵循和代理能力方面表现优异。
Qwen3是Qwen系列最新一代的大语言模型，提供0.6B参数的密集模型，在推理、指令遵循、代理能力和多语言支持方面有突破性进展。
Gemma 3是Google推出的轻量级开源模型系列，基于Gemini技术构建，支持多模态输入和文本输出。
Gemma是Google推出的轻量级开放模型系列，基于与Gemini相同的研究技术构建。llamafile版本由Mozilla打包为可执行文件，便于多平台使用。
mozilla-ai
这是一个基于法语数据集微调的Whisper-small语音识别模型，词错误率相比基线模型降低了6.793个百分点。
基于YOLOv11的目标检测模型，用于在卫星图像中检测游泳池。
基于Mozilla Common Voice数据集中35141个加利西亚语样本微调的Whisper-small语音识别模型
这是一个基于openai/whisper-small模型在希腊语语音识别任务上微调的自动语音识别(ASR)模型，使用Mozilla Common Voice 17.0数据集中的3620个希腊语样本进行训练。
DistilBART-CNN-12-6是BART模型的蒸馏版本，专门用于文本摘要任务，具有更小的模型尺寸和更高的推理效率。
dvislobokov
基于OpenAI Whisper Large V3 Turbo优化的俄语自动语音识别(ASR)模型，使用Mozilla Common Voice 17俄语数据集微调
基于VIT图像编码器和蒸馏版GPT-2文本解码器的视觉语言模型，用于图像描述生成任务
bangla-speech-processing
这是一个基于Whisper small架构的孟加拉语自动语音识别模型，在约400小时的Mozilla Common Voice数据集上微调训练，词错误率4.58%
qanastek
本模型是 openai/whisper-tiny 在 mozilla-foundation/common_voice_11_0 fr 数据集上的微调版本，专注于法语语音识别任务。
tonyalves
基于facebook/wav2vec2-xls-r-300m在Mozilla Common Voice葡萄牙语数据集上微调的自动语音识别模型
jfreiwa
基于Mozilla Common Voice 6.1、德语维基百科语音语料库和m-ailabs语料库训练的德语ASR模型，词错误率7.24%
lgris
这是一个基于葡萄牙语的自动语音识别模型，在Mozilla Common Voice 7.0数据集上训练，支持葡萄牙语语音转文本任务。
sammy786
该模型是基于facebook/wav2vec2-xls-r-1b在MOZILLA-FOUNDATION/COMMON_VOICE_8_0 - ia数据集上微调得到的版本，用于国际语的自动语音识别。
该模型是基于facebook/wav2vec2-xls-r-1b在MOZILLA-FOUNDATION/COMMON_VOICE_8_0 - cs数据集上微调得到的捷克语自动语音识别模型。
ghofrani
该模型是基于Mozilla Common Voice 7.0波斯语数据集微调的自动语音识别(ASR)模型，专门用于波斯语语音转文本任务。
该项目是基于Mozilla Readability算法的Python实现，通过MCP协议提供网页内容提取和转换服务，将网页内容转换为适合LLM处理的Markdown格式。
一个基于Python的MCP服务器，使用Mozilla Readability算法提取网页内容并转换为优化的Markdown格式。
基于Python的MCP服务器，使用Mozilla Readability算法提取网页内容并转换为优化的Markdown格式，适用于LLM处理。
%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)
