来自 Hugging Face 的 AI 项目

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。

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。

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。

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。

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。

JEV-CPU

Meanblock · 工具包

在普通笔记本 CPU 上，从小模型的选项概率中读出决策，不需要 GPU，还带浏览器界面。适合想在智能体里做快速路由和分流选择的开发者。

Qwen3.5-4B-Router-1M

MaziyarPanahi · 工具包

返回校准概率的小型决策模型，判断智能体下一步该做什么以及该调用哪个工具。适合构建智能体和客服机器人的开发者。

Qwen3.8-27B-Fable-5-Coding-Distilled

khazarai · 工具包

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。

Spark-X2.6-4B-AgentFast

JamieBradfield · 工具包

几乎没有思考延迟地调用工具并遵循指令，是 Spark-X2.6-4B 的 4.1B 微调模型。适合构建需要快速、直接调用工具的本地智能体的人。

Holo4-27B

Hcompany · 工具包

查看截图并决定下一步的点击、按键、代码运行或工具调用，基于 Qwen3.8-27B。这是面向网页、桌面和手机智能体的电脑操作模型，采用非商业许可。

KVARK Sparkle 1.1 (27B)

Egzakta · 工具包

一个专门做文档工作的 27B 模型：它会搜索文档库，根据找到的内容回答，找不到答案时会明说，适合做文档和搜索智能体的开发者。

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。

cua-s1-forms

cua-ai · 工具包

为 GUI 表单的每个元素给出可能动作的评分，例如填写、勾选、点击或跳过，并返回每个选项的概率。这是一个很小的模型，适合开发表单填写智能体的开发者。

CLM-v0.1-8B

Contrastive-LM · 工具包

为给定的状态，给候选答案、动作或工具名各打一个概率，而不是写文字。这是建在冻结的 Qwen3-8B 编码器上的快速决策模型，适合智能体和分流工具的构建者。