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。

Qwen3.8-9B-Distill

empero-ai · 工具包

逐步推理数学、代码和一般问题，每个回答都以思考块开头。这是用更大的 Qwen3.8 教师模型的轨迹训练出的 9B Qwen3.5 模型，适合单张 GPU 使用。

ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking-GGUF

unsloth · 工具包

用每个词元只激活 3B 参数的 21B 混合专家模型处理逻辑、数学、科学和编程问题，提供 Unsloth 制作的 GGUF 文件。支持工具调用和 128K 上下文。

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。

Olmo-3.1-32B-Think

allenai · 工具包

回答前先用英语一步步推理，对数学和代码问题有帮助。这是 allenai 的 32B 开放模型，公开了代码、检查点和训练细节，通过 transformers 运行。

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。

Qwen2.5-7B-Instruct

Qwen · 工具包

这是一个 7.6B 参数的指令微调模型，能聊天、写代码、做数学题并输出结构化 JSON，上下文最长 131,072 个 token。适合需要在单台电脑上运行小型开源模型的开发者。

gemma-4-E4B-it-weight-space-programming

jstarks · 工具包

对 Google 的 Gemma 4 E4B-it 直接修改 0.002% 的权重、不做训练，用来解决思考模式下工具调用和多步数学的卡顿。也提供一个小型补丁文件。

Granite-4.2-30B

ibm-granite · 工具包

先分步骤思考再作答，适合数学、代码、工具调用和多语言对话。这是 IBM 最大的稠密 Granite 4.2 模型，采用 Apache 2.0 许可，适合在自己硬件上运行开源模型的团队。

Qwen2.5-1.5B-Instruct

Qwen · 工具包

Qwen 的 1.5B 小型对话模型，能遵循指令、写代码和数学、输出 JSON 等结构化内容，支持超过 29 种语言。适合需要轻量模型的开发者。

MiniCPM5-2B-GGUF

openbmb · 工具包

提供 MiniCPM5-2B 的 GGUF 文件，这是一个支持中英文的小型稠密文本模型，适合在设备上和本地使用。适合想在普通硬件上用紧凑模型做编程、数学和工具调用的人。

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

JetBrains · 工具包

12B 混合专家思考模型，激活参数 2.5B，在真实代码仓库中用强化学习训练，面向编程智能体、数学和困难推理。由 JetBrains 打造，上下文 131,072 token。

Kimi-K3.1-Pro-Coder

Grawnch · 工具包

运行经过深度压缩的 2.8T 参数 Kimi-K3.1-Pro，针对编码和数学做了调校。由 Grawnch 用三层混合比特方案制作，适合拥有高端 GPU 工作站的人。

Qwen3.8-35B-A3B-Distill

empero-ai · 工具包

回答前先一步步推理，使用 35B 的混合专家模型，每个词元只激活约 3B 参数。由 Qwen3.8 教师推理轨迹蒸馏而来，侧重数学和代码。

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。

DeepSeek-R1

deepseek-ai · 工具包

用 684B 的推理模型生成文本，该模型主要通过强化学习训练，面向数学、代码和逻辑。适合自己托管大型开源模型的研究人员和团队。

MiniCPM5-2B

openbmb · 工具包

用面向设备端和本地使用的稠密 2B 级模型生成文本，涵盖英文和中文的编程、数学、长上下文、工具使用和智能体任务。适合硬件有限的开发者。

Qwen3.8-27B-DSpine-b16-GGUF

aj9o9 · 工具包

一个 GGUF 草稿模型，通过推测解码在 llama.cpp 里加速 Qwen3.8-27B，在一块 RTX 3090 上处理代码和数学时约每秒 125 个 token，适合在本地运行 Qwen3.8-27B 的人。