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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

Smaug-Decisions

abacusai · 工具包

针对音频、图像或文本的提问，一次前向传播就给出每个选项的概率，不生成文字。这是从 Gemma 4 E4B-it 微调而来的 4B 决策模型。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。