模型索引

Qwen3-ASR 系列支持 52 种语言和方言的语言识别、离线与流式 ASR，并配套独立 ForcedAligner。语音能力：streaming=true；localDeploy=true；speakerDiarization=none；speakerIdentification=none；overlappingSpeech=unknown；timestamps=alignment。

Grok Imagine Image 是 xAI Grok Imagine API 的标准图像模型，API 型号为 grok-imagine-image，日期化别名为 grok-imagine-image-2026-03-02。它接受文本和图像输入并输出图像，支持生成与编辑，以及 1K、2K 分辨率和多种画幅。xAI 未公开参数规模和底层架构。

Arcee AI 采用模型融合（Model Merging）技术构建的 4000 亿级大型混合专家拼接开源模型。 参数规模：400B MoE；开放方式：开源；主要架构：混合专家 Transformer（MoE）。

阿里内部提供的高级闭源推理版本，具备更强的深度推演与复杂逻辑博弈能力。 参数规模：未知；开放方式：闭源；主要架构：自回归 Transformer。

Moonshot AI 发布 Kimi K2.5：基于 Kimi K2 持续预训练的原生多模态智能体模型，支持视觉理解、编码与 Agent Swarm。 参数规模：1T MoE（32B 激活）；开放方式：闭源；主要架构：混合专家 Transformer（MoE）。

针对印度本土复杂碎片化语言生态特点特化训练的 20 亿参数小规模基础模型。 参数规模：2B；开放方式：开源；主要架构：自回归 Transformer。

Upstage 应用深度扩展（Depth Up-Scaling）技术将其模型扩展至千亿级参数规模的开源尝试。 参数规模：102B MoE；开放方式：开源；主要架构：混合专家 Transformer（MoE）。

第四代 GLM 架构周期的最终开源优化版，作为向第五代架构转型的末期整合发布。 参数规模：未知；开放方式：开源；主要架构：自回归 Transformer。

谷歌第三代架构的轻量版模型，主要优化首字节响应时间及高并发环境下的多任务吞吐量。 参数规模：未知；开放方式：闭源；主要架构：自回归 Transformer。

艾伦研究所发布的第二代轻量化原生多模态视觉小模型。 参数规模：8B；开放方式：开源；主要架构：自回归 Transformer。

小米以 MIT 许可证开源面向代码与 Agent 的高效 MoE 基座，采用混合注意力与多层 MTP 架构。 参数规模：309B MoE（15B 激活）；开放方式：开源；主要架构：混合专家 Transformer（MoE）。

GPT-5 系列后续更新，进一步优化了生成文本的多样性并继续降低大规模调用的综合成本。 参数规模：未知；开放方式：闭源；主要架构：自回归 Transformer。

Devstral 2 的轻量级替代方案，参数规模适合个人开发者在消费级硬件上部署的编程辅助模型。 参数规模：24B；开放方式：开源；主要架构：自回归 Transformer。

Mistral AI 针对大规模旧代码库重构分析、长上下文解析与底层调试问题进行优化的专门模型。 参数规模：123B；开放方式：部分开源；主要架构：自回归 Transformer。

亚马逊重构其基础多模态架构的第二代模型，整体能力有较大幅度升级。 参数规模：未知；开放方式：闭源；主要架构：自回归 Transformer。

Mistral 第三代大尺寸模型，通过优化单次前向激活参数降低了计算成本，同时维持了综合水平。 参数规模：41B 激活 (MoE)；开放方式：开源；主要架构：混合专家 Transformer（MoE）。

面向边缘计算与低算力场景的小参数量模型系列，提供多个不同尺寸的规格选择。 参数规模：3B/8B/14B；开放方式：开源；主要架构：自回归 Transformer。

对 V3 底座的再次微调迭代，重点优化了显存物理占用上限，并提升了端侧环境的推理输出速度。 参数规模：671B MoE；开放方式：开源；主要架构：混合专家 Transformer（MoE）。

Opus 版本的 4.5 代半代升级，在保持长文本生成质量的同时进一步提升了深度逻辑推理表现。 参数规模：未知；开放方式：闭源；主要架构：自回归 Transformer。

艾伦研究所发布的第三代基座，继续秉承训练数据源与底层架构设计细节全面公开透明的原则。 参数规模：32B；开放方式：开源；主要架构：自回归 Transformer。