1、DocWrangler：开源的数据处理IDE 可以理解为是专门处理数据的Dify/Coze，用于分析数据或结构化输出数据，也能实现数据RPA的效果，配合Gemini Key可以免费使用。 在线使用：https://www.docetl.org/playground 官方介绍：https://data-people-group.github.io/blogs/2025/01/13/docwrangler/
2、Kokoro-TTS：小而美的TTS模型 只有82M，v0.23版本支持多语言，v0.19只支持英文，开源的是0.19版本。英文效果可以，中文效果一般。 模型：https://huggingface.co/hexgrad/Kokoro-82M 在线使用：https://huggingface.co/spaces/hexgrad/Kokoro-TTS
3、Dria-Agent-α：基于Python的Function Calling
之前各家的Function Calling都是基于json，Dria-Agent-α是专门训练的用于调用Python作为Function Calling的LLM，我感觉意义不大。
官方介绍：https://huggingface.co/blog/andthattoo/dria-agent-a
模型：https://huggingface.co/driaforall/Dria-Agent-a-7B
4、Qwen2.5-Math-PRM-72B：Qwen的过程奖励模型
数学模型，分7B和72B两个大小，依旧开源。
模型：https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Math-PRM-72B
5、Mistral更新Codestral 25.01版本 256K上下文，能力更强，速度更快，在排行榜位列前茅。非开源，在VS里可以通过Continue插件使用，也支持API调用。开源写代码模型目前还是DeepSeek V3最佳。 官方介绍：https://mistral.ai/news/codestral-2501/
6、美国AI发展蓝图
OpenAI的一篇公告，规划了美国AI的发展蓝图，核心主张是确保美国的AI领先地位，并按等级限制其他国家的GPU供应。