OpenAI被曝完成代号“Bel”的10万亿参数超大规模预训练模型，作为继“Doug”后的下一代基座，架构与参数规模大幅跃升，目标直指通用人工智能（AGI）。其在编码、推理及长时程智能体任务等维度性能表现突出。
腾讯混元8月31日声明，旗舰模型Hy4preview自8月28日接入WorkBuddy后，因Agent能力升级引发体验热潮，首日高并发致任务排队。腾讯已紧急扩容推理集群并动态调配资源保障响应，反映大模型加速向复杂Agent应用落地。
国光量超人工智能团队将前沿量子技术引入大语言模型决策与推理核心，推出面向科研学术领域的“玄幂”大模型家族。该模型在科研科普、任务路由、智能体决策等垂直任务中展现独特竞争优势，助力大语言模型突破纯经典计算物理边界。
千问办公平台上线Qwen3.8-Flash大模型及标准模式，全体用户可体验，具有更低积分消耗与更快Token吞吐优势。后续将形成标准与高级双模型体系，标准模式覆盖95%日常办公需求，剩余5%复杂任务由高级模式处理。
Toto将任务路由到最便宜的适用模型，节省LLM调用成本
Kat Dev是专为软件工程和编码任务打造的大语言模型，助力AI编码。
开源编码 LLM，专为软件工程任务设计。
面向大模型的智能解决方案平台，自动优化多任务。
Openai
$2.8
输入tokens/百万
$11.2
输出tokens/百万
1k
上下文长度
Google
$0.49
$2.1
Xai
$1.4
$3.5
2k
$7.7
$30.8
200
-
Anthropic
$105
$525
$0.7
$7
$35
$17.5
$21
Alibaba
$4
$16
$1
$10
256
$2
$20
Baidu
128
$6
$24
bartowski
本项目是TheDrummer的Cydonia-24B-v4.3模型的量化版本，使用llama.cpp进行量化处理，旨在提供不同量化类型的模型文件，以满足不同硬件和性能需求。它是一个24B参数的大语言模型，主要用于文本生成任务。
这是由Mistral AI开发的大型语言模型Mistral-Large-3-675B-Instruct-2512的GGUF量化版本。原始模型拥有6750亿参数，专为指令遵循任务设计。本项目使用llama.cpp工具，结合imatrix校准数据集，生成了从Q8_0到IQ1_S共20多种不同精度的量化模型文件，旨在平衡模型性能、推理速度与存储/内存占用，使其能在更广泛的硬件上运行。
mlx-community
本模型是 Mistral AI 发布的 Ministral-3-3B-Instruct-2512 指令微调模型的 MLX 格式转换版本。它是一个参数规模为 3B 的大型语言模型，专门针对遵循指令和对话任务进行了优化，并支持多种语言。MLX 格式使其能够在 Apple Silicon 设备上高效运行。
Trilogix1
Fara-7B是微软专门为计算机使用场景设计的高效小型语言模型，参数仅70亿，在网页操作等高级用户任务中表现出色，能与更大型的代理系统竞争。
该模型是 Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct 的 MLX 格式转换版本，专为苹果 Mac Studio 等 Apple Silicon 设备优化。它是一个 480 亿参数的大型语言模型，支持指令跟随，适用于本地推理和对话任务。
nightmedia
GLM-4.5-Air-REAP-82B-A12B-mxfp4-mlx是基于GLM-4.5-Air模型通过REAP方法压缩的82B参数大语言模型，采用MXFP4量化格式，专为Mac设备优化，在保持核心任务性能的同时显著减少内存占用。
Justin331
SAM 3 是 Meta 推出的第三代可提示分割基础模型，统一支持图像和视频分割任务。相比前代 SAM 2，它引入了开放词汇概念分割能力，能够处理大量文本提示，在 SA-CO 基准测试中达到人类表现的 75-80%。
本模型是基于allenai/Olmo-3-7B-Instruct转换的8位量化版本，专门为Apple MLX框架优化。它是一个70亿参数的大型语言模型，支持指令跟随和对话任务。
DevQuasar
这是 ai-sage/GigaChat3-702B-A36B-preview-bf16 模型的量化版本，旨在为大众提供免费的知识获取途径。该模型是一个大型语言模型，专注于文本生成任务。
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。
advy
本模型是基于meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct在特定数据集上微调得到的大语言模型，专门用于文本生成任务，在评估集上取得了0.6542的损失值表现。
noname0202
kotodama-1.5b-a0.3b-sft 是一个基于 noname0202/kotodama-1.5b-a0.3b-pt 进行监督微调的大语言模型。该模型使用 TRL 框架进行训练，专门针对文本生成任务进行了优化，能够有效解决自然语言处理相关问题。
TeichAI
这是一个基于Claude Sonnet 4.5推理数据集训练的30B参数大语言模型，专门针对高难度推理任务进行优化，在编码和科学领域表现出色。
DavidAU
基于Qwen 3微调的12B参数大语言模型，具备256k超长上下文处理能力，专门针对长文本生成任务进行优化。该模型结合了VLTO 8B模型基础、Brainstorm 20x调优和NEO Imatrix数据集量化技术，能够生成高质量的长文本内容。
DarwinAnim8or
Prima-24B是一个240亿参数的大语言模型，通过GGUF格式进行量化优化，专门针对角色扮演和创意写作任务进行了优化。该模型基于原始Prima-24B模型转换而来，采用Q4_K_M量化级别，在保持良好性能的同时显著减小了模型大小和内存需求。
ErenAta00
赛博智脑是一个专门针对夺旗赛（CTF）挑战和网络安全任务进行微调的大语言模型。它基于Llama-3.1-8B-Instruct架构，能够协助解决CTF问题、分析安全漏洞、进行逆向工程和密码学挑战，并在遵循道德准则的前提下提供漏洞利用推理。
noctrex
Aquif-3.5-Max-42B-A3B是一个420亿参数的大型语言模型，经过MXFP4_MOE量化处理，在保持高质量文本生成能力的同时优化了推理效率。该模型基于先进的混合专家架构，适用于多种自然语言处理任务。
labhamlet
WavJEPA是基于波形的联合嵌入预测架构的音频基础模型，利用高级语义表示学习解决语音单元或标记级表示学习的不足。在众多下游基准任务中显著优于最先进的时域音频基础模型，同时所需计算资源大幅减少。
mradermacher
这是yanolja/YanoljaNEXT-Rosetta-27B-2511模型的加权/矩阵量化版本，支持32种语言的翻译任务。提供了多种量化版本，用户可根据需求在模型大小、速度和质量之间进行平衡选择。
inferencerlabs
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct是一个4800亿参数的大型代码生成模型，支持8.5bit量化，基于MLX框架优化。该模型专门针对代码生成任务设计，在配备足够内存的设备上能够高效运行。
一个提供与ClickUp工作空间无缝集成的MCP服务器，允许大型语言模型通过多种工具管理任务、文档和自定义字段。
DINO-X MCP是一个通过DINO-X和Grounding DINO 1.6 API赋能大型语言模型进行细粒度目标检测和图像理解的项目。它能够实现精确的对象定位、计数、属性分析以及场景理解，支持自然语言驱动的视觉任务和工作流集成。
DINO-X MCP是一个结合大型语言模型与DINO-X、Grounding DINO 1.6 API的项目，旨在实现细粒度物体检测和图像理解，支持自然语言驱动的视觉任务和自动化场景。
Agent Farm v3.4是一个基于AI智能体进化和并行任务执行的系统，通过工具增强的代理实现任务处理。新版本引入了分块写入模式，支持并行生成大型文档和代码文件，性能提升8.6倍，并利用本地模型进行结果合成，无需依赖云端令牌。
MCP Server Govbox是一个连接大型语言模型(LLMs)和Rake任务的中间件服务器，使用Go语言开发，通过标准化接口让LLMs能安全执行Rake命令，支持多项目管理和错误处理。
ATLAS是一个基于模型上下文协议(MCP)的任务管理系统，为大型语言模型提供分层任务管理功能，包含任务组织、路径验证、事务管理、存储优化等核心组件。
MCP Think是一个实现'think'工具的MCP服务器，旨在通过提供结构化思考空间来增强Claude等大型语言模型在复杂任务中的推理能力。
Ollama-MCP-server是一个连接本地Ollama大语言模型的中间件服务器，通过Model Context Protocol协议提供任务分解、结果评估和模型管理功能，支持标准化通信和性能优化。
MCP是Anthropic推出的标准化工具调用协议，为大型语言模型提供与外部工具交互的统一框架，支持动态工具发现、结构化参数调用和复合任务流程。
该项目实现了一个基于AI的工作流编排MCP服务器，通过大型语言模型(LLM)实现智能决策和动态调整，支持复杂任务分解、状态持久化和工作流恢复。
Gguf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)
VIP会员
