来自 Hugging Face 的 AI 项目

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。

clef-flash-4bit

mlx-community · 工具包

Cloudflare 的 clef-flash 的 4 位 MLX 版本，在 Apple Silicon Mac 上把一个状态和带类型的问题变成每个允许答案的概率。不是聊天模型。用自带的加载器在本地运行。

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。

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。

UltraGliClass v0.1

Srimon12 · 工具包

154M 参数的零样本文本分类器，一次推理就为你传入的每个标签打分，适用于单标签、多标签和意图任务，也能处理长输入。适合需要在 Python 里快速给文本打标签的开发者。

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。

d3-ultra

vllm-sr · 工具包

对同一份文本、图片或视频输入一次回答多个问题，为每个答案给出概率，不生成文字。这是 vLLM Semantic Router 推出的 27B 多模态决策模型。

d3-mini

vllm-sr · 工具包

一次调用就能回答关于文本、图片和视频的选择题、是非题和打分题，并为每个答案返回概率，而不是生成文字。适合需要给请求分流或分类的开发者。

OpenJev

openjev · 工具包

针对文本、网页和截图回答带类型的决策，一次前向计算，根据你自己的标签给出选项、是非概率或分数。适合构建分流、审核和浏览器智能体的团队。

jevos-v4

feder-cr · 工具包

一个本地决策模型，在笔记本 CPU 上约 28 到 130 毫秒就能回答关于文本的是非、选择和打分问题，为每个答案返回概率。适合想要免费本地方案、替代云端决策 API 的开发者。

THX-02

HAL-X-AI · 工具包

针对一条消息、文档、图片或图表里的纯文字问题，在几十毫秒内给出每个选项的概率，适合做工单分流和记录分类的开发者。