AI 智能体技能、规则与提示词工具包

InstantID

InstantX · 工具包

只用一张人脸照片和一段文字提示词，就能生成同一个人的新图片，并保持面部可辨认。适合用 Python 运行 Stable Diffusion XL 流程的开发者和创作者。

Flint-DFlash2

incoai · 工具包

一个 403M 参数的草稿模型，用 SGLang 里的推测解码加快 Flint 语言模型的服务速度，并且不改变输出。它不是独立的模型。

Ming-3.0-tts-tiny

inclusionAI · 工具包

inclusionAI 的多语言文字转语音模型，可根据短音频克隆声音，也能按描述设计声音，并控制情绪、语速和方言。推理需要它的 GitHub 项目。

Ming-3.0-audio-tiny

inclusionAI · 工具包

听音频并按文字指令用文字作答，还可选择语音回复。这是 inclusionAI 的紧凑音频语言模型，适合做中英文语音识别、语音提问和音频理解。

K2-Horizon-3.7B-GGUF

IFM · 工具包

3.7B 参数 K2-Horizon 文本模型的 GGUF 文件，提供从 BF16 到 Q4_K_M 的六种精度，用于 llama.cpp 运行。模型有 512K token 的上下文窗口。

K2-Horizon-0.9B

IFM · 工具包

作为一个紧凑的开源推理模型，回答数学、编程和科学问题，一次最多能读取 128K 个 token。由 IFM 制作，适合想要数据和代码都公开的小模型的人。

ibnsina-1.5b

ibnsina-llm · 工具包

一个小型波斯语语言模型，可离线写作、摘要、翻译和聊天，主要用波斯语文本从零训练。可通过 ollama、LM Studio 或 llama.cpp 在笔记本上运行。

Granite RAG Library

ibm-granite · 工具包

为 IBM Granite 模型提供六个 LoRA 适配器，用于在 RAG 流程中改写查询、请求澄清、判断段落、检查可回答性和标记幻觉。适合构建智能体检索的开发者。

Granite-Docling-258M

ibm-granite · 工具包

把文档页面图像转换成结构化文本，支持公式、版面和关于页面元素的提问，是 IBM Research 的 258M 模型。适合用 Docling 构建文档转换的人。

granite-4.2-8b GGUF

ibm-granite · 工具包

提供 IBM Granite 4.2 8B 模型的多种量化级别 GGUF 副本，可直接用于 llama.cpp。适合想在本地运行该模型、并从基础模型卡了解详情的人。

Granite-4.2-3B (GGUF)

ibm-granite · 工具包

把 IBM 的 Granite 4.2 3B 文本模型打包成 GGUF 文件，供本地使用。4 位权重估计约 1.8 GB，适合想要采用 Apache 2.0 许可的小型模型的人。

Granite-4.0-H-350M

ibm-granite · 工具包

用 IBM 推出的 340M 参数指令模型处理摘要、分类、抽取、问答、RAG、代码任务和工具调用，支持 12 种语言。适合需要紧凑设备端模型的开发者。

Applio

IAHispano · 工具包

带浏览器界面的语音转换工具，注重易用和音质，支持插件。适合只转换自己有权使用的音频的艺术家、开发者和研究人员。

ALLaM-7B-Instruct-preview

humain-ai · 工具包

用阿拉伯语和英语回答问题、遵循指令。这是沙特数据与人工智能管理局（SDAIA）下属国家人工智能中心从零训练的 7B 模型，适合构建阿拉伯语工具的开发者和研究人员。

SmolVLM2-2.2B-Instruct

HuggingFaceTB · 工具包

同时回答关于视频、图像和文字的问题，用一个 2.2B 模型，视频推理约需 5.2 GB GPU 显存。适合构建设备端视觉助手的开发者。

zephyr-7b-beta

HuggingFaceH4 · 工具包

作为乐于助人的助手进行对话，由 Mistral-7B 经直接偏好优化调教而成。适合想自己运行小型开源聊天模型的开发者和爱好者。

svd-linear-attention-roberta-base-adasplash

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。

roberta-base-fwsvd-rank32

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。

roberta-base-adasplash

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。

distilbert-sst2-rpc

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。