LongCat-Video
生成文本/图像转视频及视频续作的基础视频模型
统一架构支持 Text-to-Video、Image-to-Video 和 Video-Continuation 三种任务,13.6B 参数规模,侧重高效高质量的长视频生成。
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生成文本/图像转视频及视频续作的基础视频模型
统一架构支持 Text-to-Video、Image-to-Video 和 Video-Continuation 三种任务,13.6B 参数规模,侧重高效高质量的长视频生成。
用任意 LLM 通过 MCP 协议控制 Blender
解决 AI 与 3D 建模工具集成门槛高的问题,以社区插件形式实现 Model Context Protocol,让用户自选 LLM 直接操控 Blender 进行 3D 创作。
在 Codex 中免额度调用 ChatGPT Web
解决 Codex 默认模型额度受限的问题,通过 Playwright 将 ChatGPT Web(含 Pro)接入为原生模型,支持上下文、工具调用、流式输出和图片处理。
在 GitHub PR 和 issue 中自动响应问题并实现代码变更
解决开发者在代码审查和 issue 处理中需要手动回复与修改代码的问题;支持通过 @claude 提及、issue 分配或显式提示触发,并可对接 Anthropic API、Amazon Bedrock、Google Vertex AI 和 Microsoft Foundry 多种认证方式。
统一压缩深度学习模型以加速推理部署
整合量化、蒸馏、剪枝、神经架构搜索、投机解码等 SOTA 优化技术,将模型压缩后导出至 TensorRT-LLM、TensorRT、vLLM 等推理框架。
纯 C/C ++ 实现多类扩散模型本地推理
解决 Python 依赖重、部署复杂的问题,基于 ggml 在纯 C/C ++ 中完成 SD、Flux、Wan、Qwen Image 等模型的文生图与图生图推理。
自托管多模型 AI 对话平台,支持 Agent 与 MCP 扩展
解决单一 AI 服务封闭、模型选择受限的问题;集成 Anthropic、OpenAI、DeepSeek、Gemini 等十余种模型,内置 Agent、MCP、Skills、Artifacts、Code Interpreter 与多用户认证,支持通过 OpenAPI Actions 和 Functions 扩展能力。
在本地桌面运行数据中心级大模型推理
解决个人设备难以高效运行大规模模型的问题,支持 MoE 架构与多种主流模型系列,通过 Apache-2.0 协议开源。
容错可扩展的大规模模型训练调度框架
解决千亿至万亿参数模型训练的 GPU 编排与分布式调度问题,支持 PyTorch 并集成 LLaMA 系列模型,面向 MLOps 与集群管理场景。
可自部署、支持多模型与智能体的 AI 聊天应用
在统一聊天界面中切换多家模型服务,支持 Agents、MCP、Skills、消息搜索、代码解释器及多用户认证,方便搭建自己的 AI 聊天工作区。
为 Hermes Agent 提供编码智能、长期记忆与模型优化工作流
解决 AI 编码 Agent 缺乏持久记忆和标准化工作流的问题,集成编码智能、长期记忆系统与模型优化包,支持与 Claude Code、Codex 等工具协同。
定义和运行文本、视觉、音频及多模态机器学习模型
为 NLP、计算机视觉、语音和多模态任务提供统一的模型定义框架,支持预训练模型的推理与训练,覆盖从 BERT 到 GPT 等主流架构。
自动完成数学建模并生成可提交论文
解决数学建模竞赛中论文撰写耗时、流程繁琐的问题,通过 Agent 自动完成建模全流程并输出可直接提交的完整论文。
统一管理 352 家 AI 提供商的 API 调用与自动降级
解决多 AI 提供商接入繁琐、配额耗尽导致中断的问题;支持 RTK+Caveman 压缩节省 15-95% token,兼容 Claude Code、Cursor、Copilot 等主流工具,并提供 MCP/A2A 协议与 Desktop/PWA 客户端。
为 AI 编码代理压缩上下文窗口并持久化会话状态
解决 MCP 工具调用大量原始数据挤占上下文窗口的问题,通过沙盒机制将工具输出压缩 98%,并以 SQLite + BM25 搜索保留会话记忆,支持 17 个平台的路由集成。