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。

类别与筛选

taobao-mnn · 工具包

约 300M 参数的预训练基础语言模型，支持中文和英文，与 MNN 推理引擎一起设计，面向设备端使用，可作为继续训练或微调的起点。

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kyutai · 工具包

Kyutai 的 100M 参数文字转语音模型，在 CPU 上运行，支持六种语言，流式输出音频，首个音频块约 200 毫秒，可用 Python 或命令行。

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gradium · 工具包

通过 Arm 的 Compute Flow 朗读英语文本，由 31M 的文字转语音模型打包而成，适用于标准的 pocket-tts 模块。适合使用 Compute Flow、想要小型语音的开发者。

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FINAL-Bench · 工具包

用 llama.cpp 从 GGUF 文件在你自己的电脑上运行针对韩语调优的 35B 模型，有纯 CPU 路径，不需要 GPU。适合想在本地使用语言模型的人。

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taobao-mnn · 工具包

通过 MNN 运行时在手机和边缘设备上运行 0.3B 的中英文对话模型，是约 173 MB 的 4 比特版本。适合给移动应用加入设备端助手的开发者。

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taobao-mnn · 工具包

读取一段文字状态和你的问题，在一次计算里为每个问题从你给的选项中选出答案，并给出各候选项的概率。这是面向开发者的决策模型，不是聊天模型。

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BlueRoseLabs · 工具包

把英文文本转成 24 kHz 语音，支持情绪和声音标签，还能从一小段参考音频复制音色。这是基于 Kyutai 的 Pocket TTS 微调的小型文本转语音模型。

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taobao-mnn · 工具包

用 192 到 726 MB 的 GGUF 文件运行一个紧凑的 0.3B 中英文语言模型，专为手机、笔记本等设备端使用而做，可配合 llama.cpp、LM Studio 或 ollama。

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taobao-mnn · 工具包

一个约 300M 参数、支持英文和中文的小型指令微调语言模型，与 MNN 推理栈一起设计，面向手机和平板运行。适合构建端侧助手的开发者。

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