开发者 AI 技能与智能体

NorthCUA-Pro

beipo-ai · 工具包

读取截图和请求，为操控桌面或浏览器的智能体写出推理和工具调用。适合有大型 GPU 环境、构建电脑操作智能体的团队。

MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B

XiaomiMiMo · 工具包

Xiaomi MiMo 的 9B 智能体模型，由 Qwen3.5-9B 微调而来，覆盖编程、智能体任务、视觉编程和网络安全，作为研究的起点发布。

BotPsy-0.8B

qvac · 工具包

一个专为函数调用和智能体工作流设计的 0.8B 小模型，基于 Qwen3.5-0.8B，轻到可以在设备上运行，适合想要本地使用工具的助手的开发者。

Spark-X2.6-4B-GGUF

XHToken · 工具包

面向设备端使用的紧凑 4B 语言模型的 GGUF 版本，针对编程、智能体和长上下文调校，有从无到高的三档思考级别。支持英文和中文。

Terminal-RSI-27B

Teriminal-RSI · 工具包

处理多步骤的终端任务，比如检查仓库、编辑代码和修复依赖。这是一个基于 Qwen3.8-27B 的 27.8B 参数智能体模型，面向研究者和智能体构建者。

Ornith-1.5-35B-A3B-GGUF

ornith-ai · 工具包

运行一个面向编程和智能体任务的 35B 混合专家文本模型，每个词元只用约 3B 参数。这个仓库提供它的 GGUF 文件，供本地使用。

Inkling-Small

thinkingmachines · 工具包

读取文字、图像和音频并用文字回答，面向开发助手、编程工具和智能体的开发者。这是稀疏混合专家模型，总参数 276B，每个词元激活 12B。

BotPsy-0.8B-GGUFs

qvac · 工具包

0.8B 工具调用模型 BotPsy 的 GGUF 版本，提供 BF16、Q8_0 和 Q4_K_M 三种文件，用 llama.cpp 在你自己的设备上完整运行智能体和函数调用任务。

Muse Glimmer 30B

meta-models · 工具包

读取文字和图片，在本地机器上完成工具调用、多步推理等智能体任务，是从 Muse Spark 蒸馏出的 30B 模型。适合构建本地智能体的开发者。

Ripple-65B-Preview-GGUF

AtomicChat · 工具包

65B 智能体编程模型 Ripple Preview 的 GGUF 量化文件，用 llama.cpp 在本地运行，适合在自己硬件上运行大型开源模型的人。

ARC 1.0

rayline-ai · 工具包

读取智能体的对话，预测哪个模型会成功、会用多少词元、该花多少推理，让应用按质量和成本来路由请求。适合智能体开发者。

Earlybird

sahilmahendrakar · 工具包

在设备上把语音转成文字，并在说话人说完之前预测每个词，同时给每个词打分。这是 16.8 MB 的英语模型，适合语音智能体和实时字幕。

Spark-X2.6-4B

XHToken · 工具包

一个 4.1B 的语言模型，擅长编程、智能体任务和长上下文，支持英文和中文，有三档思考强度，适合构建在自己设备上运行的智能体的开发者。

Nanbeige4.3-33B

Nanbeige · 工具包

一个 33.1B 的开放模型，面向智能体编程和专业协作任务，是 Nanbeige4.3 系列的旗舰教师模型，适合想要约 30B 参数强力开放模型的开发者和智能体开发者。

Mage-VL-Cowork

microsoft · 工具包

用一个约 4B 参数的小型视觉语言模型，根据截图和终端命令来操作电脑，由 Microsoft 开发，适合构建或研究电脑操作智能体的人。

Recursive Flint

RecursiveSI · 工具包

为编程智能体打造的 39.8B 混合专家语言模型，能调查代码库、修复 bug、实现功能并编写测试，适合在 GPU 服务器上运行自己智能体的开发者。

DeepSeek-V4.1-Flash-1017-GSQ-RCO-Coder-GGUF

ISTA-DASLab · 工具包

ISTA-DASLab 制作的 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 专家剪枝加量化的 GGUF 版本，面向代码和智能体工作，transformer 权重为 72.1 GB。适合有大内存机器的开发者。

AREX-2

BAAI · 工具包

用 BAAI 的 27B 模型，通过多轮提出、测量、反思和修改来改进自己的解答，适合做编程、机器学习和深度研究任务的智能体研究者和开发者。

Nex-N2.6

nex-agi · 工具包

作为多模态智能体模型处理计算机操作、编程和长时间的工具任务，基于 GLM-5.3-Flash，FP8 权重约 321B 参数。适合能自行托管大模型的团队。

DeepSeek-V4.1-Flash

deepseek-ai · 工具包

DeepSeek 的多模态混合专家模型，骨干有 552B 参数，上下文长达一百万个 token，专为降低长输入智能体工作的 KV 缓存成本而设计。适合有大型 GPU 集群的团队。