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https://github.com/jhirono/todomcp

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提取时间和地点

具备多维度能力的文本嵌入模型，可同时实现密集检索、多向量检索和稀疏检索三大核心功能。该模型设计上兼容超过100种语言，并支持从短句到长达8192词元的长文本等多种输入形式。在跨语言检索任务中，BGE-M3展现出显著优势，其性能在MIRACL、MKQA等国际基准测试中位居前列。此外，针对长文档检索场景，该模型在MLDR、NarritiveQA等数据集上的表现同样达到行业领先水平。

智谱AI发布的GLM-4系列最新一代预训练模型的开源版本。

零一万物的最新开源微调模型，90亿参数，微调支持多种对话场景，高质量训练数据，对齐人类偏好。

零一万物最新开源微调模型，340亿参数，微调支持多种对话场景，高质量训练数据，对齐人类偏好。

OpenAI's most recent small reasoning model, providing high intelligence at the same cost and latency targets of o1-mini

Meta最新一代的Llama 3.1模型系列，8B（80亿参数）的指令微调版本特别快速高效。在业界评估中，表现出强劲的性能，超越了很多领先的闭源模型。

OpenAI's versatile, high-intelligence flagship model

Meta最新一代的Llama 3.1模型系列，70B（700亿参数）的指令微调版本针对高质量对话场景进行了优化。在业界评估中，与领先的闭源模型相比，它展现出了强劲的性能。

OpenAI's fast, affordable small model for focused tasks

百川智能开发的包含 130 亿参数的开源可商用的大规模语言模型，在权威的中文和英文 benchmark 上均取得同尺寸最好的效果。

阿里云发布的最新大语言模型系列之一，在编码和数学等领域具有显著改进的能力，提供多语言支持，覆盖超过 29 种语言，包括中文、英文等。模型在指令跟随、理解结构化数据以及生成结构化输出（尤其是 JSON）方面都有显著提升。

Qwen2.5 系列最新推出的视觉语言模型，具备更强的视觉理解能力，能够识别常见物体、分析文本、图表和布局；作为视觉代理能够推理并动态指导工具使用；支持理解超过 1 小时的长视频并捕捉关键事件；能够通过生成边界框或点准确定位图像中的物体；支持生成结构化输出，尤其适用于发票、表格等扫描数据。模型在多项基准测试中表现出色，包括图像、视频和代理任务评测。

基于Gemini 2.0架构打造的开源大语言模型，该模型支持32K tokens长上下文处理，具备跨文本、图像和短视频的多模态推理能力；通过原生140种语言理解与官方量化技术，可在降低50%显存占用的同时保持高精度输出；同时具备增强的数学计算、逻辑推理和对话功能（包括结构化输出）。

拥有 30 亿参数的多语言大型语言模型，专为高级自然语言处理任务（如对话生成、推理和总结）而优化。该模型采用最新的 Transformer 架构，支持包括英语、西班牙语和印地语在内的八种语言，并可以适配其他语言。 Llama 3.2 3B 模型基于 9 万亿标记进行训练，在遵循指令、复杂推理和工具使用方面表现出色。其平衡的性能使其成为在多语言环境中需要文本生成的准确性和效率的应用场景的理想选择。

Qwen 大语言模型的最新系列，知识储备显著提升，并在编程和数学能力上有大幅增强；在指令理解与执行、生成长文本（超过8K tokens）、理解结构化数据（如表格）、以及生成结构化输出（尤其是 JSON）方面表现大幅提升。对多样化的系统提示更具适应性，增强了角色扮演实现和聊天机器人的条件设定能力；长上下文支持扩展至最多 128K tokens，最多可生成 8K tokens 的内容；多语言支持涵盖超过 29 种语言，包括中文、英文、法语、西班牙语、葡萄牙语、德语、意大利语、俄语、日语、韩语、越南语、泰语、阿拉伯语等。

阿里云发布的最新大语言模型系列之一，在编码和数学等领域具有显著改进的能力。该模型还提供了多语言支持，覆盖超过 29 种语言，包括中文、英文等。模型在指令跟随、理解结构化数据以及生成结构化输出（尤其是 JSON）方面都有显著提升。

一款多语言的大型语言模型（LLM），经过预训练和指令微调的生成模型，包含 700 亿参数（输入文本/输出文本）。Llama 3.3 的指令微调文本模型专为多语言对话场景优化，在常见行业基准测试中，其表现优于许多现有的开源和闭源聊天模型。 支持的语言包括：英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语。

提取时间和地点

DeepSeek R1 Distill Llama 8B 是一种基于 Llama-3.1-8B-Instruct 的蒸馏大语言模型，通过使用 DeepSeek R1 的输出进行训练而得。

DeepSeek R1 Distill Llama 70B是基于Llama3.3 70B的大型语言模型，该模型利用DeepSeek R1输出的微调，实现了与大型前沿模型相当的竞争性能。