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帮助你查询并比较 190 多个开源权重大模型，估算显存与成本。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"io.github.MGM-FALCON/quelllm-mcp" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请列出适合通用对话的开源权重大模型，并按成本估算与显存需求做对比，给出简要建议。
返回候选模型清单，并附带成本、显存与简短对比结论。
我只有有限显存，请帮我找出显存需求较低的开源权重大模型，并列出可比较的备选项。
输出符合显存约束的模型列表及其对比信息。
请展示这个目录里有哪些开源权重大模型，并按类别或特征整理成易读列表。
返回整理后的模型目录视图，便于快速浏览和初步筛选。
开发者或研究员在准备本地运行大模型时，可以先查看开源模型目录，并比较显存与成本估算，缩小候选范围。
产品经理或技术团队在评估多个大模型方案时，可以先用它进行列表查看和横向比较，快速形成初步候选名单。
这是一个面向 quelllm.fr 的 MCP server，用于查看 190 多个开源权重大模型目录，并进行比较、显存估算和成本估算。
根据给定描述，它支持模型列表查看、模型比较，以及显存和成本估算。更具体的字段与筛选方式见源码仓库。
当前未提供文档节选，无法确认安装步骤、运行时要求或是否需要密钥。相关细节见源码仓库。
通过 LLM 搜索引擎的 MCP 服务检索信息并为智能体提供外部知识。
用于检索和管理 Qdrant 中 LlamaIndex 文档的 MCP 工具。
统一接入多家大模型与密钥路由，便于本地调用和多模型协作讨论。
通过自然语言发现并调用 fal 模型，完成执行、计费查询与本地媒体处理。
将摘要、代码补丁等低风险任务委派给低成本模型并由主代理复核。
在多家大模型与 MCP 服务间智能路由请求，并兼顾本地隐私记忆与嵌入处理。