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samatv256 · 工具包
根据你给出的候选项,为每个候选返回一个概率,帮助智能体选择该用哪个工具或动作。这是一个早期检查点,适合测试工具选择的开发者。
samatv256 · 工具包
根据你给出的候选项,为每个候选返回一个概率,帮助智能体选择该用哪个工具或动作。这是一个早期检查点,适合测试工具选择的开发者。
OsaurusAI · 工具包
能判断什么时候调用工具、什么时候直接回答、什么时候先问一句,由 4B 模型微调并量化,适用于运行 Osaurus 的 Apple Silicon Mac。适合在本地运行助手的人。
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。
ai-sage · 工具包
用于俄语和英语的对话、代码、推理和工具调用文本生成。这是一个 432B 的混合专家模型,激活参数 28B,适合能自行部署大模型的团队。
ai-sage · 工具包
用俄语和英语聊天、写代码、调用函数,是 GGUF 文件形式的紧凑混合专家模型。适合在自己硬件上运行助手的人。
Accio-Lab · 工具包
Accio-Lab 推出的开放 35B 图文模型,基于 Qwen3.6-35B-A3B,提供 BF16、GGUF、FP8、NVFP4 和 MLX 格式。适合部署大模型的团队。
TokenRhythm · 工具包
从 Qwen3.5-9B 后训练而来的 9B 文本模型,面向智能体框架、工具调用、编程和指令遵循,只发布文本权重。适合在自己硬件上运行智能体的开发者。
reflection · 工具包
这个模型读写文本,上下文 1M 个 token,主打编程、智能体调用工具和数学推理,是 NVFP4 形式的 501B 参数混合专家模型。适合有多 GPU 服务器、想用开源模型的团队。
mradermacher · 工具包
Qwen3.8-27B-CodeForge-3xMerge 模型的重要性矩阵 GGUF 量化版,大小约 11 GB 到 22.5 GB,用于本地运行。适合在自己电脑上运行 27B 模型的人。
meituan-longcat · 工具包
总参数 69B、每个 token 约激活 3B 的混合专家文本模型,采用稀疏注意力,支持 100 万 token 上下文。适合为编程和工具使用智能体托管长上下文模型的团队。
mradermacher · 工具包
BAAI 的 AREX-2(26.9B)的 GGUF 量化文件,从 2 位到 8 位,另有可选的多模态补充文件。适合在本地运行大模型、想挑一个放得进自己内存的尺寸的人。
mradermacher · 工具包
BAAI/AREX-2(一个 26.9B 的视觉模型)的加权 GGUF 量化版本,约有两打尺寸,从 7.2 GB 到 22.2 GB,另有一个用来制作你自己量化版本的 imatrix 文件。由 mradermacher 制作。
InternScience · 工具包
以 4-bit GGUF 文件运行 Sage-A1.5,这是面向长篇科学任务的 35B 混合专家智能体模型。它能把工作分给子智能体并检查自己的进展,适用于 llama.cpp、Ollama 和 LM Studio。
InternScience · 工具包
作为智能体处理长篇科学任务,能委派给子智能体、检查自己的进展并修订计划。这是面向研究和工程工作流的 35B 混合专家模型。
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。
yuxinlu1 · 工具包
Google Gemma 4 12B 指令模型的 GGUF 微调版本,面向编程和使用工具的智能体工作,只需约 4.5 GB 空闲内存就能离线运行。
reflection · 工具包
Reflection 推出的开放指令微调文本模型,501B 参数,每次激活 23B,上下文 1M token,面向编程、工具使用和推理。需要大型多 GPU 服务器才能运行。
XiaomiMiMo · 工具包
Xiaomi MiMo 的 9B 智能体模型,由 Qwen3.5-9B 微调而来,覆盖编程、智能体任务、视觉编程和网络安全,作为研究的起点发布。
Axion1-0 · 工具包
Axion 1.0-35B 的复现检查点,一个 35B 混合专家模型,面向科学推理、信息检索和借助工具解决问题,用 vLLM 部署。适合研究人员和智能体开发者。
Quazim0t0 · 工具包
在自己的权重里运行计算器、Python 和 C 编译器,用 Qwen3.5-4B 前面加的 13 层来实现,适合研究会执行代码的模型的研究人员和爱好者。