来自 Hugging Face 的 AI 项目

FRIDA-Decisions

ai-forever · 工具包

一次处理就能对俄语文本做结构化判断：选一个选项、按量表打分、回答是或否，或给候选排序。适合要对俄语消息分类和路由的开发者。

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。

Laya Multilingual

convaiinnovations · 工具包

读取邮件、工单等 100 多种语言的文字，一次计算就用带概率的类型化答案回答问题。322M 模型，不生成文字，适合给多语言消息分流的团队。

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。

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。

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。

Laya

convaiinnovations · 工具包

用一次约 33 ms 的前向计算，对一条消息、邮件、工单或 JSON 记录里的带类型问题给出校准过的概率，支持 100 多种语言，适合给工单分流和文本分类的开发者。