“汉语盘点2025”年度国内词为“深度求索”，年度国内字为“韧”。该评选由国家语言资源监测与研究中心等单位主办，今年正值活动二十周年。
中国开源AI大模型实力凸显，DeepSeek、Qwen和Kimi在最新评比中影响力并列第一。榜单由AI研究员发布，涵盖35家机构，超半数为中国团队，展现中国开源领域的快速发展，与美国闭源模式形成对比。
“汉语盘点2025”活动公布年度候选字词前五名，国内字为“韧”“创”“融”“智”“通”，体现社会创新发展趋势。
腾讯自研大模型混元2.0（Tencent HY2.0）正式发布，与此同时，DeepSeek V3.2也逐步接入腾讯生态。目前，这两大模型已在元宝、ima等腾讯AI原生应用中率先上线，腾讯云也同步开放了相关模型的API及平台服务。 全新发布的Tencent HY2.0采用混合专家（MoE）架构，总参数量高达4
全球首个由深度学习驱动的在线 OCR 工具，97% 准确率。
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这是一个基于原始DeepSeek-OCR模型的优化版本，专门支持在苹果金属性能着色器（MPS）和CPU上进行推理的OCR模型。它能够从图像中提取文本并转换为结构化格式，支持多语言文档识别。
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这是一个基于DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B的多任务微调模型，通过LoRA适配器在多个数据集上进行训练，具备强大的多任务泛化和推理能力，能够处理广泛的自然语言和基于推理的任务。
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这是一个基于DeepSeek-OCR的图像文本识别模型，专门解决了在最新版本transformers库中的兼容性问题，使模型能够在transformers v4.57.1等最新版本中顺利运行。
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这是DeepSeek-OCR的模态平衡量化（MBQ）变体，通过对视觉编码器采用4位NF4量化减少内存占用，同时保持投影器和语言/解码器的BF16精度，可在普通GPU上进行本地部署和快速CPU试验。
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DeepSeek-OCR-8bit是基于DeepSeek-OCR模型转换的MLX格式版本，专门针对苹果芯片优化的视觉语言模型，支持多语言OCR识别和图像文本理解任务。
DeepSeek-OCR-6bit是基于DeepSeek-OCR模型转换的MLX格式版本，专门针对苹果芯片优化。这是一个视觉语言模型，具备强大的光学字符识别能力，能够从图像中提取和识别文本信息。
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该模型是基于DeepSeek-OCR转换的MLX格式视觉语言模型，专门用于光学字符识别（OCR）任务，支持多语言文本识别和图像理解
这是一个基于DeepSeek-OCR模型转换的MLX格式模型，支持多语言图像文本识别和文本生成功能，专门针对OCR任务优化。
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DeepSeek-OCR-bnb-4bit-NF4 是 deepseek-ai/DeepSeek-OCR 的 4 位 NF4 量化版本，使用 bitsandbytes 创建。它在保持高精度的同时，显著减少了显存使用量（最多可减少至 8GB），非常适合消费级 GPU。
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这是DeepSeek-MoE-16B-Chat模型的MXFP4_MOE量化版本，专门针对文本生成任务进行了优化，提供了更高效的推理解决方案。
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DeepSeek-OCR是DeepSeek AI开发的一款先进的光学字符识别模型，专注于探索视觉文本压缩的边界，能够高效地从图像中提取和转换文本内容。
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Qwen-1.5B_THIP是基于DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B在DeepMath-103k数学数据集上使用TRL框架进行GRPO方法微调的数学推理模型。该模型专门针对数学问题解决进行了优化，具备较强的数学推理能力。
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本项目对DeepSeek-V3-0324进行了llama.cpp混合精度量化，解决了模型在边缘设备上部署的难题，提升了模型的运行效率和资源利用率。
MikeKuykendall
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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这是一个基于DeepSeek-V3架构的随机权重生成模型，专门用于测试和开发目的。模型使用随机初始化的权重，参数规模经过精简，适合快速原型开发和功能验证。
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DeepSeek-V3.2-Exp-AWQ是基于DeepSeek-V3.2-Exp模型的量化版本，通过vLLM框架实现高效文本生成。该模型引入了DeepSeek稀疏注意力机制，在长上下文训练和推理效率上有显著提升，同时保持了模型输出质量。
变换器库是一个强大的自然语言处理工具库，提供丰富的预训练模型和便捷的使用接口，广泛应用于文本生成、分类、翻译等NLP任务，极大提升开发效率。
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Mintaka-Qwen3-1.6B-V3.1是一个高效的、专注于科学推理的模型，基于Qwen-1.6B构建，并在DeepSeek v3.1合成轨迹（10,000条记录）上进行训练。它针对随机事件模拟、逻辑问题分析和结构化科学推理进行了优化，在符号精度和轻量级部署之间取得了平衡。
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DeepSeek-GRM-16B 是一个基于 Self-Principled Critique Tuning (SPCT) 的生成式奖励模型，能为查询-响应生成透明的'原则→批判→分数'评估流程，可用于大语言模型的强化学习、评估和数据收集等任务。
DeepSeek-V3.1是基于DeepSeek-V3.1-Base进行后训练的大型语言模型，具有128K上下文长度，支持混合思维模式、智能工具调用和代码代理功能。该模型在多项基准测试中表现出色，特别在数学推理、代码生成和搜索代理任务上有显著提升。
DeepSeek MCP服务器是一个为DeepSeek API设计的模型上下文协议服务器，支持与Claude Desktop等MCP兼容应用无缝集成，提供匿名API访问和智能对话管理。
DeepSeek MCP服务器项目，为Claude Desktop等应用提供匿名API代理服务，支持多轮对话和自动模型切换。
Unreal Engine生成式AI支持插件，集成多种前沿LLM/GenAI模型API，提供游戏开发中的AI集成层支持，包括OpenAI、Claude、Deepseek等模型的聊天、结构化输出等功能，并支持Model Control Protocol（MCP）实现场景对象控制、蓝图生成等高级功能。
结合DeepSeek推理与Claude生成的两阶段AI对话服务
Deepseek R1的MCP服务器实现，支持Node.js环境，提供强大的语言模型推理服务。
通过集成DeepSeek R1的推理引擎增强Claude的复杂任务处理能力
一个由Claude构建的DeepSeek推理服务项目
MCP Toolz 是一个用于Claude Code的MCP服务器工具，支持跨会话保存上下文和待办事项，并能获取ChatGPT、Claude、Gemini和DeepSeek等多AI模型的反馈。
一个基于Model Context Protocol的AI导师服务器，通过Deepseek-Reasoning提供代码审查、设计评估、写作反馈和创意头脑风暴等第二意见服务
一个MCP服务器，允许Claude Code在需要深入分析复杂问题时咨询更强大的AI模型（如o3、Gemini 2.5 Pro、DeepSeek Reasoner）。
一个基于DeepSeek API的MCP类服务器原型，提供终端命令执行和AI聊天集成功能。
一个实现MCP协议的服务器，用于在Claude Desktop中集成Deepseek模型
一个生产级MCP服务器，集成DeepSeek API，提供代码审查、文件管理、API账户管理等功能，支持多模型选择和JSON格式响应。
DeepClaude MCP是一个整合DeepSeek和Claude AI能力的服务器应用，通过双模型协同提供更强大的AI响应服务。
Deepseek R1的MCP服务器实现，支持与Claude Desktop集成，提供强大的语言模型推理服务。
该项目通过集成DeepSeek R1的推理引擎增强Claude的复杂任务处理能力，提供多步骤精确推理支持。
一个基于DeepSeek-V3开发的MCP天气查询智能体项目，通过配置API密钥和运行客户端脚本来实现功能。
Deepseek Thinker MCP Server是一个提供Deepseek推理内容的MCP服务，支持OpenAI API和本地Ollama两种模式，可集成到AI客户端中。
结合DeepSeek推理与Claude生成能力的MCP服务
MCP DeepSeek演示项目是一个基于MCP协议的客户端应用，集成DeepSeek AI实现工具调用和实时通信，包含Next.js前端和SSE服务端。
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