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。

d3-turbo

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。

d3-nano

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。

d3-edge

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 Decision 4B

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。

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。

GLiNER2.5-multi-Decide

fastino · 工具包

按你在调用时传入的标签对文本分类，一次计算完成，不需要提示词模板。这是 287M 的模型，用于非英语文本的路由、意图、情感和审核。可在本地运行。

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。

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。

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。

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。

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。

JEV-CPU

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。

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。

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。

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。

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。

d3-flash

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。

d3

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。