Laguna XS 2.1
poolside · 工具包
用一个 33B 的混合专家模型写代码、完成需要调用工具的长编程任务,每个词元只激活 3B 参数。适合在本地运行编程智能体的开发者。
poolside · 工具包
用一个 33B 的混合专家模型写代码、完成需要调用工具的长编程任务,每个词元只激活 3B 参数。适合在本地运行编程智能体的开发者。
Poindexter-Labs · 工具包
根据自然语言背景给出结构化决策:从选项中选一个、判断一个是非命题,或按评分标准给一项内容打分。适合构建智能体路由和分类的开发者。
p99lab · 工具包
只凭音频,在 CPU 上实时检测说话人何时说完、别人何时插话。适合语音智能体和通话工具的开发者。
ornith-ai · 工具包
一个 9B 开源编码智能体模型的 GGUF 副本,用强化学习训练它写出解决方案和围绕方案的脚手架。适合在本地运行智能体、使用单块 GPU 的开发者。
OmniJev · 工具包
读取截图、照片、视频或文字和几个带类型的问题,一次运行就给每个答案选项打出概率。适合开发会看屏幕的智能体的人。
OmniJev · 工具包
读取截图、照片、视频或文字,再结合你输入的问题,为每个答案选项给出概率,比如智能体下一步该做什么、任务是否完成。
OmniJev · 工具包
针对截图、照片、视频或文字,回答你提的问题,并给出每个选项的概率。适合需要在智能体循环里快速做决定的开发者。
mistralai · 工具包
Mistral 推出的开放权重文本转语音模型,提供九种语言的 20 个预设声音,支持流式输出,延迟低。适合构建语音智能体、且能接受非商业许可的开发者。
migtissera · 工具包
Tess-4.5 的 GGUF 版本,这是一个 27B 开放权重的编程和智能体模型,供 llama.cpp 使用,带视觉投影器和可选的草稿头来加快生成。适合在本地运行模型的人。
microsoft · 工具包
一个紧凑的编程智能体模型,通过名为 Leaf 的五工具框架在代码仓库里查找问题、编辑文件并运行测试。适合想用小模型修复软件问题的开发者。
microsoft · 工具包
Microsoft Research 推出的计算机使用智能体模型,读取浏览器截图并决定下一步点击、输入或滚动,来完成网页任务。适合构建浏览器智能体的开发者和研究者。
meituan-longcat · 工具包
总参数 69B、每个 token 约激活 3B 的混合专家文本模型,采用稀疏注意力,支持 100 万 token 上下文。适合为编程和工具使用智能体托管长上下文模型的团队。
meituan-longcat · 工具包
面向长链条智能体任务的多模态混合专家模型,用于代码库开发、完整项目构建和创意设计,此为压缩的 W4A4 版本。适合拥有大型 GPU 算力的团队。
Meanblock · 工具包
在普通笔记本 CPU 上,从小模型的选项概率中读出决策,不需要 GPU,还带浏览器界面。适合想在智能体里做快速路由和分流选择的开发者。
MaziyarPanahi · 工具包
返回校准概率的小型决策模型,判断智能体下一步该做什么以及该调用哪个工具。适合构建智能体和客服机器人的开发者。
Kwaipilot · 工具包
Kwaipilot 的开放权重编程模型,混合专家结构,总参数 35B,激活 3B,针对智能体编程做了调优,工具调用出错更少。可用于 transformers、vLLM 和 SGLang。
khazarai · 工具包
在提出修复方案前先检查真实文件,来调试和评审代码。这是 Qwen3.8-27B 的微调版,用 195M 词元的推理轨迹训练。适合构建编程智能体的开发者。
JamieBradfield · 工具包
几乎没有思考延迟地调用工具并遵循指令,是 Spark-X2.6-4B 的 4.1B 微调模型。适合构建需要快速、直接调用工具的本地智能体的人。
Jackrong · 工具包
减少长时间智能体任务里被浪费的推理,是 Qwen3.8-27B 第二版 Flash 微调模型的 GGUF 版本,Python 格式更好。适合在本地跑智能体循环的人。
Jackrong · 工具包
写代码、调用工具,作为编码智能体处理软件任务。这是 Jackrong 基于 Qwen3.8-27B 的 27.8B 微调模型,用约 200,000 条代码和推理样例训练,适合有强力 GPU 的开发者。