沙特AI实验室Misraj AI在AWS大会上推出阿拉伯语大模型Kawn，旨在推动各行业阿拉伯语应用。其特色包括双向阿英翻译模型Mutarjim，以及首个支持15种方言的翻译模型Lahjawi，便于跨方言交流，尤其适用于聊天机器人等场景。
OpenAI内部代号“企鹅”的全新模型矩阵曝光，包含旗舰Emperor512、中端Rockhopper64、轻量Macaroni16和零推理Mumble0四档推理预算，覆盖云端到边缘全场景。其中旗舰Emperor512推理预算达512单位，为现行模型8-10倍，或将成为GPT-5.2核心。
昆仑万维发布Mureka V7.6和O2模型，推动AI音乐创作发展。新模型优化用户体验和生成效果，引发全球关注。自3月底O1和V6模型上线后，平台新增近700万用户，覆盖超100个国家。持续迭代的V7系列进一步提升了服务能力。
巨人网络AI Lab联合清华大学、西北工业大学发布三项音视频多模态生成技术：YingVideo-MV（音乐驱动视频生成）、YingMusic-SVC（零样本歌声转换）和YingMusic-Singer（歌声合成）。这些技术将开源，其中YingVideo-MV仅需音乐和人物图像即可生成视频。
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MuXodious
Gemma 3n E4B IT 是谷歌推出的轻量级多模态开放模型，基于与Gemini模型相同的研究构建。该模型支持文本、音频和视觉输入，适用于多种任务，采用MatFormer架构实现高效参数利用。
Mungert
MiroThinker v1.0是一个开源研究智能体，通过模型级别的交互式扩展提升工具增强推理和信息搜索能力。该模型在多个基准测试中表现出色，支持长上下文和深度多步分析。
mudasir13cs
这是一个基于Google Gemma-3-4B-IT模型微调的文本生成模型，专门用于根据演示模板元数据生成多样化且相关的搜索查询。该模型使用LoRA适配器进行高效微调，是结构化文档字段自适应密集检索框架的关键组成部分。
aquif-3.5系列中的顶尖模型，具备先进推理能力和100万标记的大上下文窗口，在多个基准测试中表现卓越，AAII综合得分达到60分。
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这是一个基于MiniLM架构的轻量级句子嵌入模型，专门用于生成高质量的句子向量表示。模型采用MultipleNegativesRankingLoss进行训练，在句子相似度计算和特征提取任务上表现出色。
gpt-oss-safeguard-20b是基于GPT-OSS-20b微调的安全推理模型，专门用于大语言模型输入输出过滤、在线内容标注以及信任与安全用例的离线标注。该模型采用Apache 2.0许可证，支持自定义策略和透明决策过程。
PokeeResearch-7B是由Pokee AI开发的70亿参数深度研究代理模型，结合了AI反馈强化学习（RLAIF）和强大的推理框架，能够在工具增强的大语言模型中实现可靠、对齐和可扩展的研究级推理，适用于复杂的多步骤研究工作流程。
Nanonets-OCR2-1.5B-exp GGUF 是一款强大的图像到markdown的OCR模型，能够将文档转换为结构化的markdown格式，并进行智能内容识别和语义标记，支持多语言文档处理。
Fathom-Search-4B GGUF是专为文本生成任务打造的强大工具，基于特定的基础模型和技术生成，在搜索密集型基准测试中表现卓越，能够有效解决长周期信息检索与合成的问题。
Nanonets-OCR2-3B GGUF模型是专为文档处理设计的强大工具，能够将各类文档智能转换为结构化的Markdown格式，具备OCR、图像转文本、PDF转Markdown以及视觉问答等多种先进识别和处理能力。
通义深度研究30B是一款具有300亿参数的大语言模型，专为长周期、深度信息搜索任务设计。该模型在多个智能搜索基准测试中表现出色，采用创新的量化方法提升性能，支持智能预训练、监督微调与强化学习。
LFM2是由Liquid AI开发的新一代混合模型，专为边缘AI和设备端部署而设计，在质量、速度和内存效率方面树立了新标准。该模型采用创新的混合Liquid架构，具有乘法门和短卷积，支持多语言处理。
MiniCPM4.1-8B GGUF是专为端侧设备设计的高效大语言模型，在模型架构、训练数据、训练算法和推理系统四个关键维度进行了系统创新，实现了极致的效率提升。支持65,536个标记的上下文长度和混合推理模式。
Hunyuan-MT-7B是腾讯推出的7B参数翻译模型，支持33种语言的互译，包括5种中国少数民族语言。该模型在WMT25比赛中表现出色，在31个语言类别中的30个类别获得第一名，提出了从预训练到集成优化的完整翻译模型训练框架。
NVIDIA Nemotron Nano 12B v2是由NVIDIA开发的大语言模型，采用Mamba2-Transformer混合架构，具有120亿参数。该模型支持多语言处理，在多个基准测试中表现出色，特别擅长推理任务，支持运行时推理预算控制。
混元翻译模型是由腾讯开发的先进机器翻译系统，包含翻译模型混元-MT-7B和集成模型混元-MT-Chimera。该模型支持33种语言的互译，包括中文、英语、法语等主流语言以及中国的五种少数民族语言，在WMT25竞赛中表现优异。
SamilPwC-AXNode-GenAI
PwC-Embedding-expr 是基于 multilingual-e5-large-instruct 嵌入模型训练的韩语优化版本，通过精心设计的增强方法和微调策略提升在韩语语义文本相似度任务上的性能。
Jackmin108
Moonlight是基于Muon优化器训练的16B总参数、3B激活参数的混合专家（MoE）模型，使用5.7T标记进行训练。该模型改进了当前的帕累托前沿，以更少的训练FLOP实现了更好的性能，在多个基准测试中表现优异。
minpeter
这是一个基于🤗 Transformers库构建的专门用于检测kozistr/pytorch_optimizer中Muon实现错误的训练模型。该模型能够识别和定位优化器实现中的潜在问题，帮助开发者改进代码质量。
AnasAlokla
这是一个强大的多语言、多标签情感分类模型，能够分析文本并识别27种不同的情感以及中性类别，支持同时检测多种情感，有效理解来自不同语言来源的细微文本表达。
Open Multi-Agent Canvas是一个开源的多智能体聊天界面，支持在动态对话中管理多个智能体，用于旅行规划、研究和通用任务处理。
Mux Node API库是一个用于从服务器端TypeScript或JavaScript方便地访问Mux REST API的库。它提供了完整的API文档、类型定义、错误处理、自动分页、JWT助手、Webhook验证等功能，支持多种运行时环境。
MyMCP是一个基于Python的应用程序，支持通过Aider工具并行执行多个AI编码任务，提供并行/顺序执行选择、详细报告和性能比较功能。
多集群MCP服务器为生成式AI系统提供与多个Kubernetes集群交互的网关，支持资源操作、集群管理和监控。
一个基于YouTube Music的MCP服务器，允许通过AI助手搜索和播放音乐。
一个支持多LLM提供商并行查询的模型控制协议服务器，可同时调用OpenAI、Anthropic、Perplexity和Google的API进行交叉验证，提供统一接口并支持异步处理。
一个为澳门科技大学校园系统设计的MCP服务器，使LLM能够自动登录Wemust和Moodle，获取课表、查询课程资料、查看待办事项、下载课件并自动打开页面。
基于FastAPI和MCP协议的AI模型交互服务器，提供标准化上下文交互和高性能API服务。
该项目是一个基于Python的多MCP服务器管理框架，通过SSE协议实现与Google Gemini API的交互，包含日历管理和浏览器自动化两大功能模块，支持通过配置文件动态加载多个服务。
Deep-Co是一个基于Compose Multiplatform开发的跨平台聊天客户端，支持多种LLM API提供商，包括OpenRouter、Anthropic、Grok、OpenAI等，并兼容OpenAI API和本地模型。具备聊天记录管理、提示词管理、角色适配、TTS等功能，支持多语言和主题定制。
MiniMax MCP JS是一个基于JavaScript/TypeScript实现的MiniMax MCP协议工具集，提供图像生成、视频生成、文本转语音等功能，支持与MCP兼容客户端交互。
一个基于MCP协议的QQ音乐搜索测试服务器
一个支持多模式的PostgreSQL MCP服务器，提供只读访问和跨模式发现功能
Multi-Model Advisor是一个基于Ollama的多模型咨询服务器，通过整合多个AI模型的观点，为问题提供更全面的解答。
基于MCP协议的网页内容获取与处理工具
一个基于Pollinations API的多模态MCP服务器，支持生成图像、文本和音频内容
MultiServerMCP是一个基于SSE的多连接服务器框架，专为AI助手设计，支持多客户端连接、工具和权限管理，提供全局会话管理和上下文访问功能。
Multi-Model Advisor是一个基于Ollama的多模型咨询系统，通过整合多个AI模型的不同观点，为问题提供更全面的解答。它采用'顾问委员会'模式，让Claude能够综合多个AI视角生成回答。
一个基于MCP协议的Apple Music API交互服务器，提供歌曲搜索和播放链接生成功能。
一个通过multilspy提供语言服务器协议(LSP)功能的MCP服务器
Transformers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)
