来自 Hugging Face 的 AI 项目

Ru-Jev

besktech · 工具包

根据上下文和一组选项，给出是非、选择或等级题的概率，以俄语为先。可在普通 CPU 上运行，适合把数据留在内部的团队。

send-gate-307m

yamura4 · 工具包

检查荷兰语、佛兰芒语和英语的青少年聊天消息，返回拦截或放行，能发现有害用语以及分享的地址、IP 和链接。适合构建儿童安全聊天应用的人。

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。

System One Model

stephenlb · 工具包

基于 Gemma 4 12B 加一个小型决策头，针对一段文字回答是非题、选择题和评分题，并给出每个答案的概率。适合给应用加入快速分类的开发者。

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。

deberta-v3-base-prompt-injection-v2

protectai · 工具包

识别企图劫持语言模型的英文文本，把每条输入标为正常或提示词注入。适合在 LLM 应用里筛查用户输入的开发者。

Pipecat Tone

pipecat-ai · 工具包

给 Pipecat 语音智能体提供两个小型 CPU 模型，一个读取来电者的情绪和讽刺，一个给智能体的回复加上富有表现力的朗读标签。适合语音智能体的开发者。

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。

pplx-decider-flash-gguf-v1.2

perplexity-ai · 工具包

根据你设定的选项给请求分类，支持文本和图像，使用小型决策模型的 Q8_0 GGUF 副本。适合能运行协议 v3 运行时的开发者。

svd-linear-attention-roberta-base-adasplash

Hooshaai · 工具包

用 AdaSplash 稀疏注意力的 RoBERTa Base 模型对英文文本分类，比如 SST-2 情感，用部分精度换取更低的延迟和显存占用。

roberta-base-fwsvd-rank32

Hooshaai · 工具包

用 Fisher 加权 SVD 以 rank 32 把 RoBERTa Base 压缩到约 82M 参数，对英文文本分类，用部分精度换取更低的延迟和显存占用。

roberta-base-adasplash

Hooshaai · 工具包

一个 RoBERTa Base 情感分类器，把注意力换成稀疏的 AdaSplash 版本，让 40% 的注意力权重变成零，以降低耗时和内存。适合测试高效注意力的开发者。

distilbert-sst2-rpc

Hooshaai · 工具包

在 GLUE SST-2 上微调的 DistilBERT 文本分类器，换用压缩的随机投影注意力，把打分计算量减半。适合研究更快注意力的实验模型。

Darwin-27B-ZTC

FINAL-Bench · 工具包

读取一个情境和一组带类型的问题，一次前向计算就为每个选项返回概率，不生成任何文字。适合给工作流增加校准决策步骤的开发者。

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。

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。

auto-150m-3

ProCreations · 工具包

根据工具调用、用户请求和历史，判断编程智能体提出的工具调用是否应该执行，回答批准或拒绝。这是 Auto 里最小的模型，适合内存很少的机器。

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。

Mesmer AI Detector 4B

mesmertech · 工具包

判断英文文本是人写的、AI 写的还是 AI 编辑过的，并给每个句子打标签。适合想获得提示而非证据的编辑、教师和研究人员。

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。

Bespoke-Nimble-9B

bespokelabs · 工具包

用 Qwen3.5-9B 上的 LoRA 适配器，根据一段文字给是非题、选择题和评分等级打分。适合需要返回概率而不是自由文本的分类器的开发者。

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。

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。

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。

Backchannel Cue 32M

KoljaB · 工具包

根据到目前为止的文字，判断语音助手何时该在用户还在说话时插入一个小的倾听声，比如 mhm 或 oh no。只处理文本，在 CPU 上约 5 毫秒就能给出结果。

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。

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。

bge-reranker-v2-m3

BAAI · 工具包

判断一段文字对查询的回答程度，用来给搜索结果重新排序，支持多种语言。输入问题和文档，返回一个相关性分数。适合构建搜索和检索流程的人。

mednli_laya

pavanmantha · 工具包

对照证据检查一条医学论断，回答 supported、unsupported 或 contradicted。这是微调过的 Laya 模型，用于英文临床笔记文本的研究，不能用于临床决策。

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。

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。

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。

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。