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开发者 AI 技能与智能体

写代码、审代码用的提示词、编程智能体任务说明和工具包,花更少的 Token。

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商品

ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking

baidu · 工具包

以推理见长的 ERNIE 4.5 混合专家文本模型,总参数 21B、激活参数 3B,上下文 128K,支持工具调用,支持英文和中文。适合需要用较小激活规模做深度推理的开发者。

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GigaChat3.5-432B-A28B

ai-sage · 工具包

用于俄语和英语的对话、代码、推理和工具调用文本生成。这是一个 432B 的混合专家模型,激活参数 28B,适合能自行部署大模型的团队。

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Beam-1.0-501B-A23B-NVFP4

reflection · 工具包

这个模型读写文本,上下文 1M 个 token,主打编程、智能体调用工具和数学推理,是 NVFP4 形式的 501B 参数混合专家模型。适合有多 GPU 服务器、想用开源模型的团队。

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Qwen3-1.7B

Qwen · 工具包

一个紧凑的 1.7B 聊天模型,可在用于推理的思考模式和用于对话的快速模式之间切换。适合想用小型开放模型做聊天、翻译和智能体功能的开发者。

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1-bit Bonsai 27B (MLX)

prism-ml · 工具包

在 Apple MLX 上运行一个每个权重压成 1 比特、约 3.9 GB 的 27B 级推理模型,上下文 262K 词元。适合想在手机或笔记本上用大模型的开发者。

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gpt-oss-safeguard-20b

openai · 工具包

按你写的安全策略对文本分类,并展示推理过程。适合信任与安全团队过滤模型输入输出,以及在线或离线给内容打标签。

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gpt-oss-safeguard-120b

openai · 工具包

根据你写的安全政策给文本分类,并展示每个决定背后的推理。适合过滤或标注内容的信任与安全团队。

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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。

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Qwopus3.8-27B-Flash-V2-GGUF

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。

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Qwopus3.8-27B-Coder-Flash

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。

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Ling-3.0-tiny-GGUF

inclusionAI · 工具包

inclusionAI 的 Ling-3.0-tiny 的 GGUF 副本。这是一个小型混合专家推理模型,总参数 7.9B,激活参数 1.3B,适合低成本本地运行。

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DeepSeek-V3.2

deepseek-ai · 工具包

DeepSeek 的 685B 开源推理模型,用稀疏注意力处理长上下文,聊天模板让它能一边思考一边调用工具。适合运行大模型和构建智能体的团队。

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DavidAU 制作的 Qwen3.8-Flash-Next 的 GGUF 版本,有 27 种推理模式、27 种指令模式和 15 个可在提示词里切换的 AI 角色。适合有大显卡或大内存的人。

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回答问题并读取图像,思考过程短得多。这是 DavidAU 对 27B 的 Qwen 3.8 的调优版 GGUF,目标是在保持准确度的同时减少推理 token,适合在本地运行模型的人。

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指导你为本地语言模型调节采样器和参数,并给出在 LM Studio、SillyTavern、Ollama 和 Koboldcpp 里设置系统提示词、推理模型和专家数量的步骤。

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Qwen3.8-27B-CodeForge-3xMerge

xtools-at · 工具包

用三个 Qwen3.8-27B 微调版本加权合并而成的模型,可编写和解释代码,也能处理推理问题。适合想用一个通用模型做编程和聊天的开发者。

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Qwen3-4B-GGUF

Qwen · 工具包

一个 4B 的 GGUF 聊天模型,可在 llama.cpp 或 ollama 里本地运行,有用于推理的思考模式和用于快速回复的普通模式。适合使用普通电脑的开发者和爱好者。

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Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking-GGUF

JetBrains · 工具包

在 llama.cpp、Ollama 或 LM Studio 里本地运行 JetBrains 的 12B 推理模型,有五种 GGUF 大小可选。适合想在自己电脑上用上下文为 131,072 个 token 的思考模型的开发者。

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Qwen3.8-27B-Randean-MXFP4

flechin · 工具包

一个 27B 推理模型,经过微调后倾向于直接回答而不是含糊其辞,并量化为 MXFP4,让 vLLM 能在单块 32 GB GPU 上提供服务,适合运行本地推理和工具调用模型的开发者。

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