AI 智能体技能、规则与提示词工具包

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。

gpt-oss-safeguard-120b

openai · 工具包

根据你写的安全政策给文本分类，并展示每个决定背后的推理。适合过滤或标注内容的信任与安全团队。

OneJev1.6-0.8B

OmniJev · 工具包

针对截图、照片、视频或文字，回答你提的问题，并给出每个选项的概率。适合需要在智能体循环里快速做决定的开发者。

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。

Laya-GGUF

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。

Kev-4B

ggml-org · 工具包

通过 llama 服务的 /v1/systemone API 做决策，来自一个 4.2B 模型的 GGUF 副本。适合想要小型本地决策模型的开发者。

CLM-v0.1-8B

Contrastive-LM · 工具包

为给定的状态，给候选答案、动作或工具名各打一个概率，而不是写文字。这是建在冻结的 Qwen3-8B 编码器上的快速决策模型，适合智能体和分流工具的构建者。

Nimble-v4-max

bespokelabs · 工具包

传入上下文和带类型的问题（选择题、是非题或有序评分），为每个答案选项给出概率。这是 Qwen3.8-27B 的微调版本，适合构建分类器和决策步骤的开发者。

MNN-Pocket-0.3B-Dec

taobao-mnn · 工具包

读取一段文字状态和你的问题，在一次计算里为每个问题从你给的选项中选出答案，并给出各候选项的概率。这是面向开发者的决策模型，不是聊天模型。

EmbeddingGemma 2 Typed Decisions

mrm8488 · 工具包

一个 272M 的模型，由 EmbeddingGemma 2 微调而来，读取工作流的状态和一份问题模式，并为每个问题返回带有校准置信度的类型化答案。

basal-omni-1.0-ultra

Remek · 工具包

针对一条消息、文档或智能体轨迹的类型化问题，一次计算就给出每个允许答案的校准概率，不生成文字。这是面向波兰语和英语决策的实验性 31B 模型。

Jev-Omni

akhilaaa3 · 工具包

针对文字、图像、音频或视频提出的问题，对你列出的每个选项给出概率，而不是写一段解释。这是基于 Gemma 4 的 12B 分类器，适合需要带分数决策的开发者。

Augmenting CNNs with attention-based aggregation

keras-io · 工具包

在 Gradio 页面里用在 ImageNette 上训练的、带注意力聚合的 CNN，显示图像分类器决定背后的注意力图，适合机器学习学习者和研究人员。

Kev-4B

jaredpalmer · 工具包

读取一份文档和带类型的问题，一次计算就为每个答案选项返回校准过的概率，不生成文字。这是基于 Qwen3.5-4B 的决策模型，适合需要给文档分流、分诊或检查的开发者。

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。

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。

strands-decider-2B-qwen3.5-v1-2610

StrandsAgents · 工具包

为智能体流程做快速决策：在选项中挑选，或按等级打分，每个答案都带校准过的置信度。适合做模型路由、选择工具和分流请求的开发者。

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。