开发者 AI 技能与智能体

Ru-Jev

besktech · 工具包

根据上下文和一组选项，给出是非、选择或等级题的概率，以俄语为先。可在普通 CPU 上运行，适合把数据留在内部的团队。

d3-turbo

vllm-sr · 工具包

在一次调用中回答关于文字、图片或视频的选择、是非、打分、框选和跟踪类问题，并为每个答案给出概率。适合构建路由或视觉检查的人。

d3-nano

vllm-sr · 工具包

在一次调用中回答关于文字、图片或视频的选择题、是非题和打分题，并为每个答案给出概率。适合做路由和分诊的工程师使用的 2B 决策模型。

d3-edge

vllm-sr · 工具包

在一次调用中回答关于文字、图片或视频的选择题、是非题和打分题，并为每个答案返回概率。适合做路由和分诊的工程师使用的小型决策模型。

Torchcast Decision 4B

torchcast-ai · 工具包

基于 Qwen3.5-4B 的 4B 决策模型，一次推理就返回是非概率、选项分布和分数分布，不生成文本。适合英文分类、路由和评分标准检查。

Laya Vision

thaitea · 工具包

针对一张图像，以选项、是非概率或评分等级的形式一次性回答问题，还能根据屏幕像素玩简单的游戏，有 201M 参数。适合构建图像分诊的开发者。

System One Model

stephenlb · 工具包

基于 Gemma 4 12B 加一个小型决策头，针对一段文字回答是非题、选择题和评分题，并给出每个答案的概率。适合给应用加入快速分类的开发者。

Mica v0.1 4B

sky7350 · 工具包

针对给定状态下的问题，为每个允许的答案给出概率，题型可以是是非、选择或评分，不生成文字。适合给智能体和应用加入快速判断的开发者。

pplx-decider-flash-gguf-v1.2

perplexity-ai · 工具包

根据你设定的选项给请求分类，支持文本和图像，使用小型决策模型的 Q8_0 GGUF 副本。适合能运行协议 v3 运行时的开发者。

JDI-Decision-V0.9

JoyIndustrial · 工具包

用内置 OCR 的 Qwen3.8-27B 决策系统，针对图像和文字回答选择题式的问题，并给出各选项的概率。适合需要从图片得到结构化选择的开发者。

Ara-JEV

AhmedReda25300 · 工具包

根据一段简短的阿拉伯语情境、一个问题和可选选项，挑出最合适的答案标签。适合用 0.8B 级小模型处理阿拉伯语路由或判断任务的开发者。

JEV-CPU

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。

Nimble-v4-max

bespokelabs · 工具包

传入上下文和带类型的问题（选择题、是非题或有序评分），为每个答案选项给出概率。这是 Qwen3.8-27B 的微调版本，适合构建分类器和决策步骤的开发者。

Bespoke-Nimble-9B

bespokelabs · 工具包

用 Qwen3.5-9B 上的 LoRA 适配器，根据一段文字给是非题、选择题和评分等级打分。适合需要返回概率而不是自由文本的分类器的开发者。

joey-1

baselabs · 工具包

用一个 2B 模型，针对文本或图片回答是非题、选择题和打分题，并返回校准过的概率。适合需要自动分流、分诊或分类请求的团队。

d3-flash

vllm-sr · 工具包

一个 9B 模型，一次调用就能回答关于文字、图像或视频的多个选择、是非和打分问题，并为每个答案返回概率而不是生成文字。适合路由和决策任务。

d3

vllm-sr · 工具包

用一次调用回答关于文字、图像或视频的选择、是非和打分问题，为每个答案返回概率而不是文字。这是 27B 的决策模型，适合做路由和分流的开发者。

d3-mini

vllm-sr · 工具包

一次调用就能回答关于文本、图片和视频的选择题、是非题和打分题，并为每个答案返回概率，而不是生成文字。适合需要给请求分流或分类的开发者。

JDI-Decision-V1

JoyIndustrial · 工具包

以选项和概率回答关于文本和图像的结构化问题，是京东工业推出的决策系统，基于 Qwen3.8-27B 并内置 OCR。适合需要分派或分类请求的团队。

Qwen3-8B-GGUF

Qwen · 工具包

在 llama.cpp 或 Ollama 中运行量化后的 Qwen3-8B GGUF 文件，有用于数学、代码和逻辑的思考模式，也有用于聊天的普通模式。适合想要本地模型并能选择文件大小的人。

OpenJev

openjev · 工具包

针对文本、网页和截图回答带类型的决策，一次前向计算，根据你自己的标签给出选项、是非概率或分数。适合构建分流、审核和浏览器智能体的团队。

jevos-v4

feder-cr · 工具包

一个本地决策模型，在笔记本 CPU 上约 28 到 130 毫秒就能回答关于文本的是非、选择和打分问题，为每个答案返回概率。适合想要免费本地方案、替代云端决策 API 的开发者。

pplx-decider-v1.2

perplexity-ai · 工具包

一次读入一个情境和多个问题，再逐个给出选择、是否或分数。适合需要分派、标记或评估请求的团队。

pplx-decider-flash-v1.2

perplexity-ai · 工具包

Perplexity 的小型决策模型，基于 Qwen3.5-4B，读取文字和图片，用概率回答选择题、是非题和打分题，适合快速分流和分诊。

Sarvam-Prism

sarvamai · 工具包

针对一段文字提出的问题，一次前向计算就给出每个答案选项的概率。适合需要固定选项决策的团队，比如工单分派，要用大显存的 NVIDIA 显卡。

LemonDecider 4B

inclusionAI · 工具包

根据文本状态和命名的问题做有类型的决策，返回选项、是非和有序评分的概率，不生成文字。这是 inclusionAI 的 4.5B 模型，面向开发者。

Laya Decision Engine

saleejkuruniyan · 工具包

一个小型决策与路由模型，一次前向计算就能做选择、打分或核验，约 25 毫秒，不写任何文字。可作为 REST API 或 Gradio 演示使用。