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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。
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。
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。
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。
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。
torchcast-ai · 工具包
基于 Qwen3.5-4B 的 4B 决策模型,一次推理就返回是非概率、选项分布和分数分布,不生成文本。适合英文分类、路由和评分标准检查。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
AhmedReda25300 · 工具包
根据一段简短的阿拉伯语情境、一个问题和可选选项,挑出最合适的答案标签。适合用 0.8B 级小模型处理阿拉伯语路由或判断任务的开发者。
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。
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。
bespokelabs · 工具包
传入上下文和带类型的问题(选择题、是非题或有序评分),为每个答案选项给出概率。这是 Qwen3.8-27B 的微调版本,适合构建分类器和决策步骤的开发者。
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。
lilylilith · 工具包
Qwen Image 2.1 的 LoRA,可以把一张现有图片转到你选定的新镜头角度,同时保持它的风格。它用高斯泼溅或 3D 模型生成的粗略渲染图来引导。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
inclusionAI · 工具包
根据文本状态和命名的问题做有类型的决策,返回选项、是非和有序评分的概率,不生成文字。这是 inclusionAI 的 4.5B 模型,面向开发者。
thaitea · 工具包
一次前向传播就回答关于图像的是非题、选择题和按评分标准打分的问题,不生成文字。它在 CPU 上运行一个 201M 的小型检查点,适合视觉研究人员和开发者。
saleejkuruniyan · 工具包
一个小型决策与路由模型,一次前向计算就能做选择、打分或核验,约 25 毫秒,不写任何文字。可作为 REST API 或 Gradio 演示使用。
emmaz-sv · 工具包
帮你在录取通知到手之后比较大学录取:标出录取你的学校,切换生活因素,查看排名、夺冠概率和职业与成本对比图。适合选择去哪所学校就读的学生。
D3vShoaib · 工具包
在网页里把输入的文字转成语音,使用 Kyutai 的小型文字转语音模型,普通 CPU 就能运行,并可选择内置声音。适合不想用 GPU 的人。
Asanari · 工具包
在 200 种语言之间翻译文字,可选择多种引擎,既有 Space 里运行的开源模型,也有用你自己的密钥调用的云端模型。适合写作者、学生和开发者。
TiberiuCristianLeon · 工具包
在浏览器页面里翻译文本,可在几种开源机器翻译模型中选择。适合需要快速翻译的人,也适合想阅读并改造 Streamlit 应用的开发者。
John6666 · 工具包
在一个浏览器页面上,用多个 Stable Diffusion 1.5 和 SDXL 模型按文字提示词生成图片。适合想试用多个图像模型、又不想逐个搭建的人。