DataWorld-35B-A3B
Zhanli-Li · 工具包
用多轮智能体强化学习在 DataWorld 任务上调优的 Qwen3.6-35B-A3B 模型,面向会调用工具的智能体。适合部署大型混合专家模型的团队。
Zhanli-Li · 工具包
用多轮智能体强化学习在 DataWorld 任务上调优的 Qwen3.6-35B-A3B 模型,面向会调用工具的智能体。适合部署大型混合专家模型的团队。
zimmerk4 · 工具包
用一个在 JAX 物理模拟器里学会的小型策略网络,从头到尾通关游戏 Getting Over It。适合强化学习研究者和好奇的动手爱好者。
Maincode · 工具包
根据函数签名或文档字符串补全并编写 Python 代码。这是 Maincode 的 1B 代码模型,小到能在消费级硬件上运行,适合想在本地做代码补全的开发者。
lightonai · 工具包
一个 2.5B 参数的模型,通过搜索和阅读代码仓库,找出与缺陷报告或问题相关的文件和行范围。通过 ColGrep 在本地运行。
gordonhu · 工具包
一个 320B 的混合专家智能体模型,只用一个 bash 工具完成较长的终端任务。用 1,170 个环境做强化学习训练,面向研究者,采用非商业许可。
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。
ZelligeAI · 工具包
用一个会以压缩的中英文速记思考的 27B 模型运行编码智能体循环,每轮花更少的思考词元。适合自己托管大模型的开发者。
JonusNattapong · 工具包
用三个强化学习模型、市场状态识别和风险规则来交易黄金兑美元。这是给研究交易算法的人用的研究项目,不是投资建议。
ragentile · 工具包
这个模型编写 GPU 内核,并通过在测试环境里反复尝试来提升速度。它是用强化学习从 Qwen3.6-35B-A3B 训练出来的混合专家模型,面向调优 GPU 代码的工程师。
ragentile · 工具包
这个模型编写 GPU 内核,并通过在测试环境里反复尝试来提升速度。它是用强化学习从 QwQ-32B 训练出来的 32B 模型,面向调优 GPU 代码的工程师。
oruk · 工具包
把英文语音转成文字。它是用词错误率做强化学习后训练的 Qwen3-ASR-1.7B,适合需要英文转写的开发者和语音研究者。
ragentile · 工具包
用强化学习调优的模型,用于编写并加速 GPU 内核,基于 Qwen 底座,用编译、正确性和计时反馈训练。适合做 GPU 性能工作的开发者。
dglhf · 工具包
帮助完成智能体式编码,包含两个在 PostgreSQL 引擎任务上训练的模型。Slonik-27B 和 Slonik-9B 来自 Postgres Professional,适合从事数据库代码和编码智能体的开发者。
sabicap · 工具包
基于 Qwen3.8-27B、用开源强化学习环境训练的 27B 智能体文本模型,报告了更高的终端和编程智能体得分,适合构建编程和调用工具智能体的开发者。
Teriminal-RSI · 工具包
处理多步骤的终端任务,比如检查仓库、编辑代码和修复依赖。这是一个基于 Qwen3.8-27B 的 27.8B 参数智能体模型,面向研究者和智能体构建者。
microsoft · 工具包
用一个约 4B 参数的小型视觉语言模型,根据截图和终端命令来操作电脑,由 Microsoft 开发,适合构建或研究电脑操作智能体的人。
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。
RIc0101 · 工具包
为小型开源双足机器人 MicroDuck 做的可玩 3D 足球训练场。它用简化的球模型,只是早期演示,不是训练好的机器人控制器。
FineEnvs · 工具包
浏览 XiaomiMiMo 的 7,780 个强化学习环境,然后让模型运行一个任务并显示评分。这是一个非官方的浏览器,适合测试或比较 AI 智能体的人。
FineEnvs · 工具包
让你浏览 Hugging Face Hub 上的强化学习环境,查看它们的任务和奖励,并运行智能体 rollout 来比较结果。适合强化学习和智能体研究者。