来自 Hugging Face 的 AI 项目

EarthJev

dBenf · 工具包

回答关于卫星图像块的类型化问题，使用 Sentinel-2 的全部 12 个波段，为每个选项返回概率，不生成文字。这是 Qwen3.5-0.8B 的微调版本，适合地球观测研究者。

d3-turbo

vllm-sr · 工具包

在一次调用中回答关于文字、图片或视频的选择、是非、打分、框选和跟踪类问题，并为每个答案给出概率。适合构建路由或视觉检查的人。

d3-nano

vllm-sr · 工具包

在一次调用中回答关于文字、图片或视频的选择题、是非题和打分题，并为每个答案给出概率。适合做路由和分诊的工程师使用的 2B 决策模型。

d3-edge

vllm-sr · 工具包

在一次调用中回答关于文字、图片或视频的选择题、是非题和打分题，并为每个答案返回概率。适合做路由和分诊的工程师使用的小型决策模型。

Clef-LoRA-for-Qwen3.8-27B-GGUF

trevest · 工具包

把 Cloudflare Clef 的决策头加到 Qwen3.8-27B 聊天模型上，让一台 24 GB GPU 上的 llama.cpp 服务器既能回答带类型的问题，也能聊天。它是 LoRA 适配器，不是独立模型。

Laya Vision

thaitea · 工具包

针对一张图像，以选项、是非概率或评分等级的形式一次性回答问题，还能根据屏幕像素玩简单的游戏，有 201M 参数。适合构建图像分诊的开发者。

Mica v0.1 4B

sky7350 · 工具包

针对给定状态下的问题，为每个允许的答案给出概率，题型可以是是非、选择或评分，不生成文字。适合给智能体和应用加入快速判断的开发者。

mini-Jev

samatv256 · 工具包

根据你给出的候选项，为每个候选返回一个概率，帮助智能体选择该用哪个工具或动作。这是一个早期检查点，适合测试工具选择的开发者。

pplx-decider-v1.1-27b

perplexity-ai · 工具包

根据文字和图片为一个决策挑出最合适的选项，比如哪个团队应该处理一条请求，并给出每个选项的概率，适合构建分流和审核工作流的开发者。

Drex DLM

nace-ai · 工具包

一次推理就对一份文档的是非题、选择题和打分题给出每个选项的概率。这是 Nace.AI 的 8B 决策模型，你可以自己运行，许可证为非商业。

Amos 1 large

mukaddamzaid · 工具包

针对一个案例（文本、JSON 或照片）回答带类型的问题，一次推理就给出每个允许答案的概率。这是一个 27B 的决策模型，不写自由文本，适合开发分流和审核流程的开发者。

OneJev1.6-4B-GGUF

mradermacher · 工具包

OneJev1.6-4B 的量化 GGUF 副本，大小从约 2 GB 到 8.5 GB，可在你自己的电脑上运行。模型卡没有说明基础模型的用途。

KnowLine-4B-Gen5.5-GGUF

mradermacher · 工具包

PelaAI 的 KnowLine 4B 模型的静态 GGUF 文件，大小从 2.1 GB 到 8.8 GB，标注了英文和中文。适合想在自己电脑上运行小模型的人。

JevK5-chat-mlx-4bit

mlx-community · 工具包

4.2B 聊天模型 JevK5 的 4-bit MLX 版本，面向 Apple Silicon，上下文 262,144 token，内存占用小。适合想在入门级 Mac 上用本地聊天模型的用户。

clef-flash-4bit

mlx-community · 工具包

Cloudflare 的 clef-flash 的 4 位 MLX 版本，在 Apple Silicon Mac 上把一个状态和带类型的问题变成每个允许答案的概率。不是聊天模型。用自带的加载器在本地运行。

JDI-Decision-V0.9

JoyIndustrial · 工具包

用内置 OCR 的 Qwen3.8-27B 决策系统，针对图像和文字回答选择题式的问题，并给出各选项的概率。适合需要从图片得到结构化选择的开发者。

H2O-Lightning-4B

h2oai · 工具包

回答关于文档、工单、政策或对话及其配图的类型化决策问题，并给每个选项一个概率。适合想用小模型来判断记录的团队。

Clef-GGUF

ggml-org · 工具包

Cloudflare 的 Clef 决策模型的 GGUF 文件，支持图像和文本输入。用 llama.cpp 工具提供服务，通过决策 API 路径调用。适合在自己机器上运行它的开发者。

GLiNER2.5-multi-Decide

fastino · 工具包

按你在调用时传入的标签对文本分类，一次计算完成，不需要提示词模板。这是 287M 的模型，用于非英语文本的路由、意图、情感和审核。可在本地运行。

Pusula

erenextlabs · 工具包

一个开源的土耳其语决策引擎，针对一条消息回答带类型的问题，比如路由、紧急程度、是否转人工或提示词注入，给每个选项一个概率，不生成文本。

THX-01

doofz · 工具包

一次快速处理，就能回答关于工单、邮件或文档的类型化问题，给出校准的概率、提取的数字、摘录和引用。这是一个 322M 的多语言模型，用于分类和信息提取。

VideoJev-4B

ZhuYuhan · 工具包

找出视频里某件事发生的时间，并回答关于视频的选择题，方式是直接给候选项打分。基于 Qwen3.5-4B，适合视频研究者和开发者。

Julia 1

SupersonicLabs · 工具包

这个模型接收一段文本、一个问题和一组可能的答案，选出最好的一个，用于分类、路由、有序评分和是非判断。是一个 144M 模型，适合在 PyTorch 里测试路由的开发者。

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。

MiniCPM-OCR Jev GGUF

openbmb · 工具包

为文本、公式和表格区域的 OCR 结果打 0 到 1 之间的质量分，提供给 llama.cpp 使用的 GGUF 文件。适合在自己机器上检查 OCR 结果的人。

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。

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。

Qwen3.5-4B-Judge-1M

MaziyarPanahi · 工具包

返回校准概率的小型裁判模型，判断回复是否有来源支撑、文本是否不安全，以及属于哪个任务或领域。适合给 AI 流程加检查的开发者。

Seb-9B-v2

ironbcc · 工具包

基于 Qwen3.5-9B 的 9B 决策模型。你给它一个情境、一个问题和若干选项，它一次计算就返回每个选项的可能性，不生成任何文字。

Laya-GGUF

ggml-org · 工具包

一个 4.21 亿参数的小型决策模型，GGUF 格式，在本地提供服务，通过 systemone API 调用。适合使用 llama.cpp 工具、想要紧凑分类器的开发者。

Kev-4B

ggml-org · 工具包

通过 llama 服务的 /v1/systemone API 做决策，来自一个 4.2B 模型的 GGUF 副本。适合想要小型本地决策模型的开发者。

MNN-Pocket-0.3B-Dec

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。

UltraGliClass v0.1

Srimon12 · 工具包

154M 参数的零样本文本分类器，一次推理就为你传入的每个标签打分，适用于单标签、多标签和意图任务，也能处理长输入。适合需要在 Python 里快速给文本打标签的开发者。

Mica-v0.5-4B

sky7350 · 工具包

基于 Qwen3.5-4B 的 4B 分类模型，读取输入后为每个允许的答案给出概率，适用于护栏、路由、分流和智能体闸门。适合想在不用大模型的情况下做是非或标签判断的开发者。

EmbeddingGemma 2 Typed Decisions

mrm8488 · 工具包

一个 272M 的模型，由 EmbeddingGemma 2 微调而来，读取工作流的状态和一份问题模式，并为每个问题返回带有校准置信度的类型化答案。

Rein-NPC-4B

jmc0 · 工具包

驱动能对话、能在游戏中执行动作（比如出售物品或叫来守卫）、并在压力下保持角色设定的游戏角色。适合使用 llama.cpp 或 LLMUnity 的游戏开发者。

MANTA-27B

gevaertlab · 工具包

根据文字或图像，一次性为医学问题的各个答案选项打分，不生成文字。这是斯坦福 Gevaert 实验室的研究模型，不是医疗器械。

basal-omni-1.0-ultra

Remek · 工具包

针对一条消息、文档或智能体轨迹的类型化问题，一次计算就给出每个允许答案的校准概率，不生成文字。这是面向波兰语和英语决策的实验性 31B 模型。

Jev-Omni

akhilaaa3 · 工具包

针对文字、图像、音频或视频提出的问题，对你列出的每个选项给出概率，而不是写一段解释。这是基于 Gemma 4 的 12B 分类器，适合需要带分数决策的开发者。

Kev-4B

jaredpalmer · 工具包

读取一份文档和带类型的问题，一次计算就为每个答案选项返回校准过的概率，不生成文字。这是基于 Qwen3.5-4B 的决策模型，适合需要给文档分流、分诊或检查的开发者。

GLiNER2.5-Decide

fastino · 工具包

对英文文本按你在调用时传入的任意标签集进行分类，比如意图、路由、情感或紧急程度，一次完成，不需要提示词模板。这是 Fastino 推出的面向运营决策的小型专用模型。

joey-1

baselabs · 工具包

用一个 2B 模型，针对文本或图片回答是非题、选择题和打分题，并返回校准过的概率。适合需要自动分流、分诊或分类请求的团队。

d3-flash

vllm-sr · 工具包

一个 9B 模型，一次调用就能回答关于文字、图像或视频的多个选择、是非和打分问题，并为每个答案返回概率而不是生成文字。适合路由和决策任务。

d3

vllm-sr · 工具包

用一次调用回答关于文字、图像或视频的选择、是非和打分问题，为每个答案返回概率而不是文字。这是 27B 的决策模型，适合做路由和分流的开发者。

strands-decider-2B-qwen3.5-v1-2610

StrandsAgents · 工具包

为智能体流程做快速决策：在选项中挑选，或按等级打分，每个答案都带校准过的置信度。适合做模型路由、选择工具和分流请求的开发者。

d3-ultra

vllm-sr · 工具包

对同一份文本、图片或视频输入一次回答多个问题，为每个答案给出概率，不生成文字。这是 vLLM Semantic Router 推出的 27B 多模态决策模型。

d3-mini

vllm-sr · 工具包

一次调用就能回答关于文本、图片和视频的选择题、是非题和打分题，并为每个答案返回概率，而不是生成文字。适合需要给请求分流或分类的开发者。

JDI-Decision-V1

JoyIndustrial · 工具包

以选项和概率回答关于文本和图像的结构化问题，是京东工业推出的决策系统，基于 Qwen3.8-27B 并内置 OCR。适合需要分派或分类请求的团队。

OpenJev

openjev · 工具包

针对文本、网页和截图回答带类型的决策，一次前向计算，根据你自己的标签给出选项、是非概率或分数。适合构建分流、审核和浏览器智能体的团队。

hs-decide-1-flash

hindsight-ai · 工具包

针对文本状态上的有类型问题，一次给出每个选项的概率，不生成文字，支持八种语言。这是 Hindsight 工具用的 0.8B 决策模型，可用 vLLM 或 Transformers 提供服务。

jevos-v4

feder-cr · 工具包

一个本地决策模型，在笔记本 CPU 上约 28 到 130 毫秒就能回答关于文本的是非、选择和打分问题，为每个答案返回概率。适合想要免费本地方案、替代云端决策 API 的开发者。

pplx-decider-v1.2

perplexity-ai · 工具包

一次读入一个情境和多个问题，再逐个给出选择、是否或分数。适合需要分派、标记或评估请求的团队。

REAX 1.3

decisionmodels · 工具包

让两个模型在同一张 GPU 上并行运行并取平均，为决策请求的各个选项返回概率。适合想要通过兼容 Jev 的接口使用开放决策模型的团队。

elephant-1

baselabs · 工具包

一次性回答关于某个情境的一组问题，并为每个选项给出校准过的概率。这是 Baseten 的 Base Labs 发布的 9B 决策模型，由 Qwen3.5-9B 调整而来。

pplx-decider-flash-v1.2

perplexity-ai · 工具包

Perplexity 的小型决策模型，基于 Qwen3.5-4B，读取文字和图片，用概率回答选择题、是非题和打分题，适合快速分流和分诊。

Clef-Flash

Cloudflare · 工具包

把一个状态和一组有类型的问题变成决策，一次返回每个问题每个选项的概率，没有自由文本。这是 Cloudflare 的 9B 多模态模型，面向开发者。

Clef

Cloudflare · 工具包

Cloudflare 的 27B 多模态模型，针对文本、JSON、图片或视频输入，为带类型的问题给出每个允许答案的分数，而不是写出自由文本。

Sarvam-Prism

sarvamai · 工具包

针对一段文字提出的问题，一次前向计算就给出每个答案选项的概率。适合需要固定选项决策的团队，比如工单分派，要用大显存的 NVIDIA 显卡。

mammoth-1

baselabs · 工具包

一次性回答关于某个情境的一组问题，并为每个选项给出校准过的概率。这是 Baseten 的 Base Labs 发布的 27B 决策模型，由 Qwen3.5-27B 调整而来。

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。

THX-02

HAL-X-AI · 工具包

针对一条消息、文档、图片或图表里的纯文字问题，在几十毫秒内给出每个选项的概率，适合做工单分流和记录分类的开发者。