10月16日，百度飞桨发布视觉语言模型PaddleOCR-VL，以0.9B参数在权威评测OmniDocBench V1.5中获92.56分，超越DeepSeek-OCR等主流模型登顶全球OCR榜单。截至10月21日，Huggingface趋势榜前三均为OCR模型，百度飞桨位列第一。
百川大模型发布医疗大模型Baichuan-M2Plus，升级应用百小应并开放API接口。评测显示，该模型医疗幻觉率显著低于通用大模型，较DeepSeek降低约3倍，表现优于美国OpenEvidence应用。
百川大模型发布医疗大模型Baichuan-M2Plus，升级百小应应用并开放API。该模型在医疗幻觉率上表现突出，较通用模型大幅降低，相比现有医疗产品DeepSeek降低约3倍，并超越美国OpenEvidence。基于创新的六源循证技术，提升了医疗问答的准确性。
百度文心X1.1在SuperCLUE-CPIF中文指令遵循测评中以75.51分位列国产大模型第一。该基准评估10个国内外知名模型在中文复杂指令执行能力，包括GPT-5、DeepSeek等，重点关注任务类型与指令遵循表现。
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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。
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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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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。
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基于DeepSeek-V3.1模型的GGUF格式量化版本，使用ik_llama.cpp分支进行最优量化。该模型在特定内存占用下实现最佳困惑度表现，提供从IQ5_K到IQ1_S等多种量化方案，满足不同内存和性能需求。
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这是DeepSeek-V3.1模型的量化版本，使用llama.cpp的imatrix技术进行量化处理，旨在提升模型在不同硬件上的运行效率和性能。该版本提供多种量化级别，从高质量Q8_0到极低质量IQ1_M，满足不同硬件配置和性能需求。
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这是DeepSeek-V3.1-Base模型的4位量化版本，使用mlx-lm工具转换而成，专门为Apple Silicon芯片优化，提供高效的大语言模型推理能力。
DeepSeek-V3.1是DeepSeek团队开发的大规模语言模型，支持思考模式和非思考模式，在多个基准测试中表现出色，具备强大的文本理解、生成和推理能力。
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DeepSeek-R1是通过大规模强化学习训练的推理模型，在数学、代码和推理任务上表现出色，无需监督微调即可展现强大的推理能力，包括自我验证、反思和生成长思维链等。
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这是基于Unsloth的DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B模型微调的网络安全专用版本，专注于生成和理解网络安全相关内容，为威胁情报总结、漏洞分析等任务提供支持。
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这是DeepSeek-V3-0324的量化版本，采用特定量化方法处理，旨在不同场景下实现更高效的使用，支持多种量化规格以平衡性能与效率。
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这是一个🤗 Transformers模型中心的模型卡片，由于缺乏具体信息，无法提供详细的模型介绍。建议查看原始模型页面获取完整信息。
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AceReason-Nemotron-7B是一款通过强化学习训练的数学和代码推理模型，基于DeepSeek-R1-Distilled-Qwen-7B开发，在多个推理基准测试中表现出色。
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。
一个由Claude构建的DeepSeek推理服务项目
通过集成DeepSeek R1的推理引擎增强Claude的复杂任务处理能力
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）。
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。
一个实现MCP协议的服务器，用于在Claude Desktop中集成Deepseek模型
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。
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。
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 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。
本地化运行的智能代理系统，结合推理模型与工具调用模型
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