开发者 AI 技能与智能体

Muse Glimmer 30B GGUF

unsloth · 工具包

在本地运行一个能读文字和图片、调用工具并在调用失败后重试的 30B 智能体模型，使用 Unsloth 的 GGUF 文件。适合在消费级硬件上构建本地智能体的开发者。

granite-4.1-8b-GGUF

unsloth · 工具包

用 IBM 的 Granite 4.1 8B 模型遵循指令、调用工具和聊天，提供 Unsloth 制作的 GGUF 文件，包含聊天模板修复。适合商业助手和会用工具的智能体。

NeoHorse-1-9B

TokenRhythm · 工具包

从 Qwen3.5-9B 后训练而来的 9B 文本模型，面向智能体框架、工具调用、编程和指令遵循，只发布文本权重。适合在自己硬件上运行智能体的开发者。

GameScaling

THUSI-Lab · 工具包

基于 Qwen3.5-0.8B 的小型视觉语言模型，来自一个面向多种虚拟游戏世界中具身智能体的持续预训练研究项目。适合研究游戏智能体的研究者。

Indic Multilingual Turn Detector

tarun7r · 工具包

读取语音转文字的转写文本，判断说话人是否已说完这一轮，支持英语、Hinglish 和七种印度语言。面向语音智能体和呼叫中心开发者。

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。

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。

auto-150m-3

ProCreations · 工具包

根据工具调用、用户请求和历史，判断编程智能体提出的工具调用是否应该执行，回答批准或拒绝。这是 Auto 里最小的模型，适合内存很少的机器。

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。

Copernicus (31B)

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。

turn-1-mini

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-1.0-9B-GGUF

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。

OneJev1.6-4B

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。

OneJev1.6-27B

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。

OneJev1.6-0.8B

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。

Voxtral 4B TTS 2603

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。

Tess-4.5-27B GGUF

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。

FrogNano-4B-2609

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。

Fara1.5-9B

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。

LongCat-Flash-Lite-Sparse

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。