开发者 AI 技能与智能体

Phi-4-mini-instruct

microsoft · 工具包

Microsoft 推出的 3.8B 开放指令模型，上下文 128K token，为内存或延迟紧张时的推理、数学和逻辑而做。适合给应用添加文本功能的开发者。

LocalAlign_llama3.1_8B

yuyangGong · 工具包

Llama-3.1-8B-Instruct 的 LoRA 适配器，训练它遵循可信指令、忽略藏在外部数据里的命令。适合构建 LLM 应用、需要提示词注入防御的人。

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-GGUF

unsloth · 工具包

在你自己的电脑上编写、解释和修复代码，是 Unsloth 提供的 Qwen2.5-Coder 7B 指令模型的 GGUF 副本。适合想要本地编码助手的开发者。

Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF

unsloth · 工具包

用 Meta 的紧凑模型 Llama 3.2 3B 指令版聊天、总结和回答问题，提供 Unsloth 制作的 GGUF 文件，从 2 位到 16 位。小到普通笔记本也能用。

gemma-3-27b-it-GGUF

unsloth · 工具包

用 Google 的 Gemma 3 27B 指令微调模型回答关于文本和图像的问题，提供 Unsloth 制作的 GGUF 文件，可在你自己的电脑上运行。支持 128K 词元上下文。

gemma-3-270m-it-GGUF

unsloth · 工具包

作为 268M 的指令微调 Gemma 3 模型，以 GGUF 格式根据提示词生成文本，小到可以在笔记本和台式机上运行。适合想要一个微型本地模型来运行或微调的开发者。

gemma-3-12b-it-GGUF

unsloth · 工具包

用 Google Gemma 3 12B 指令模型的 GGUF 文件回答问题、总结文本并读图，适合想在自己电脑上运行它的人。

MAI-UI-8B

Tongyi-MAI · 工具包

读取截图和指令，决定在手机或电脑屏幕上点哪里、输入什么。它是 MAI-UI 图形界面智能体家族里的 8B 模型，面向构建设备智能体的开发者。

AuK

tencent · 工具包

腾讯的 1.5B 语音模型，可以根据文本生成语音、编辑录音，还能做音频增强和声源分离，全部通过自然语言指令完成。

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-GGUF

Qwen · 工具包

一个 32B 代码聊天模型的 GGUF 版本，可用 llama.cpp 在本地运行。能根据简单请求编写、解释和修复代码，适合想在自己机器上运行的开发者。

Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct

Qwen · 工具包

这是一个仅 494M 参数的对话模型，能写代码、解释代码、修代码，上下文为 32,768 个 token。适合想在笔记本、测试环境或本地小助手里用最小开源 Qwen 编程模型的开发者。

Qwen2.5-7B-Instruct-AWQ

Qwen · 工具包

Qwen2.5-7B-Instruct 的 4 位 AWQ 版本，一个 7.6B 的聊天模型，能遵循指令、处理表格并返回 JSON。适合想要更小内存占用的强力聊天模型的开发者。

Qwen2.5-14B-Instruct

Qwen · 工具包

这是一个 14.7B 参数的对话模型，能回答问题、写代码、做数学题并输出结构化 JSON，上下文最长 131,072 个 token。适合想自己运行开源模型的开发者。

MOSS-Music-8B-Instruct

OpenMOSS-Team · 工具包

听一首歌并回答有关它的问题：带时间戳的歌词、情绪和曲风、调、速度与和弦，以及歌曲结构。适合处理音乐音频的开发者和研究人员。

Luciole-8B-Instruct-1.1-GGUF

OpenLLM-France · 工具包

Luciole-8B-Instruct-1.1 的量化 GGUF 副本，一个支持法语和英语的 8B 文本生成模型，可在你自己的电脑上运行。来自 LINAGORA 在 OpenLLM-France 联盟中的工作。

Mistral-7B-Instruct-v0.1

mistralai · 工具包

Mistral 推出的 7B 指令微调聊天模型，基于 Mistral-7B-v0.1，用公开的对话数据集微调。适合想要一个能遵循提示词的小型开放模型的开发者。

Phi-4-multimodal-instruct

microsoft · 工具包

紧凑的 56 亿参数模型，接收文字、图像和音频并用文字回复，上下文 128K token。适合想用一个小模型同时处理语音、视觉和文字的开发者。

Granite-4.0-H-350M

ibm-granite · 工具包

用 IBM 推出的 340M 参数指令模型处理摘要、分类、抽取、问答、RAG、代码任务和工具调用，支持 12 种语言。适合需要紧凑设备端模型的开发者。

ALLaM-7B-Instruct-preview

humain-ai · 工具包

用阿拉伯语和英语回答问题、遵循指令。这是沙特数据与人工智能管理局（SDAIA）下属国家人工智能中心从零训练的 7B 模型，适合构建阿拉伯语工具的开发者和研究人员。

SmolVLM2-2.2B-Instruct

HuggingFaceTB · 工具包

同时回答关于视频、图像和文字的问题，用一个 2.2B 模型，视频推理约需 5.2 GB GPU 显存。适合构建设备端视觉助手的开发者。