send-gate-307m
yamura4 · 工具包
检查荷兰语、佛兰芒语和英语的青少年聊天消息,返回拦截或放行,能发现有害用语以及分享的地址、IP 和链接。适合构建儿童安全聊天应用的人。
yamura4 · 工具包
检查荷兰语、佛兰芒语和英语的青少年聊天消息,返回拦截或放行,能发现有害用语以及分享的地址、IP 和链接。适合构建儿童安全聊天应用的人。
trevest · 工具包
把 Cloudflare Clef 的决策头加到 Qwen3.8-27B 聊天模型上,让一台 24 GB GPU 上的 llama.cpp 服务器既能回答带类型的问题,也能聊天。它是 LoRA 适配器,不是独立模型。
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。
protectai · 工具包
识别企图劫持语言模型的英文文本,把每条输入标为正常或提示词注入。适合在 LLM 应用里筛查用户输入的开发者。
pipecat-ai · 工具包
给 Pipecat 语音智能体提供两个小型 CPU 模型,一个读取来电者的情绪和讽刺,一个给智能体的回复加上富有表现力的朗读标签。适合语音智能体的开发者。
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。
Hooshaai · 工具包
用 AdaSplash 稀疏注意力的 RoBERTa Base 模型对英文文本分类,比如 SST-2 情感,用部分精度换取更低的延迟和显存占用。
Hooshaai · 工具包
用 Fisher 加权 SVD 以 rank 32 把 RoBERTa Base 压缩到约 82M 参数,对英文文本分类,用部分精度换取更低的延迟和显存占用。
Hooshaai · 工具包
一个 RoBERTa Base 情感分类器,把注意力换成稀疏的 AdaSplash 版本,让 40% 的注意力权重变成零,以降低耗时和内存。适合测试高效注意力的开发者。
Hooshaai · 工具包
在 GLUE SST-2 上微调的 DistilBERT 文本分类器,换用压缩的随机投影注意力,把打分计算量减半。适合研究更快注意力的实验模型。
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。
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。
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。
ProCreations · 工具包
根据工具调用、用户请求和历史,判断编程智能体提出的工具调用是否应该执行,回答批准或拒绝。这是 Auto 里最小的模型,适合内存很少的机器。
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。
mesmertech · 工具包
判断英文文本是人写的、AI 写的还是 AI 编辑过的,并给每个句子打标签。适合想获得提示而非证据的编辑、教师和研究人员。
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。
ggml-org · 工具包
一个 4.21 亿参数的小型决策模型,GGUF 格式,在本地提供服务,通过 systemone API 调用。适合使用 llama.cpp 工具、想要紧凑分类器的开发者。