AI 智能体技能、规则与提示词工具包

SmolLM2-360M

HuggingFaceTB · 工具包

用一个 3.62 亿参数、训练了 4 万亿词元、轻到能在设备上运行的基础语言模型，根据提示续写英文文本。适合想用小型基础模型做测试或微调的开发者。

Wan2.2-Fun-5B-Control

alibaba-pai · 工具包

用 Canny、Depth、Pose 或 MLSD 等控制条件，或用轨迹，来引导生成的视频。适合在 videox_fun 库里使用 5B Wan2.2 基础模型的视频创作者和研究者。

Occamy-1.0

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。

MNN-Pocket-0.3B-Base

taobao-mnn · 工具包

约 300M 参数的预训练基础语言模型，支持中文和英文，与 MNN 推理引擎一起设计，面向设备端使用，可作为继续训练或微调的起点。

MageTrail

RicemanT · 工具包

这个模型根据 booru 风格的标签提示词生成插画，是 MageFlow 4B 图像模型的 2.8B 参数微调版。适合使用 ComfyUI、想用标签生成插画的爱好者和研究人员。

Qwen3-1.7B-Base

Qwen · 工具包

作为 1.7B 的基础语言模型来续写文本和代码，预训练覆盖 119 种语言。适合想用小模型做微调或测试的开发者。

Kronos-Tokenizer-base

NeoQuasar · 工具包

把 K 线价格数据转换成离散词元，供 Kronos 预测模型读取。适合用 Python 做金融市场预测的人。

LongCat-2.5-W4A4

meituan-longcat · 工具包

面向长链条智能体任务的多模态混合专家模型，用于代码库开发、完整项目构建和创意设计，此为压缩的 W4A4 版本。适合拥有大型 GPU 算力的团队。

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。

K2-Horizon-7B-Uno

IFM · 工具包

给 IFM 的 K2-Horizon-7B 语言模型加上扩散通路的 LoRA 适配器，用于研究更快的文本生成。它只包含适配器，不含基础权重。

SmolLM2-135M

HuggingFaceTB · 工具包

用一个 1.35 亿参数、小到能在设备上运行的基础语言模型，根据提示续写英文文本。适合想用微型模型做测试或微调的开发者。

Spark-X2.6-4B-Blender

hotocooo · 工具包

编写 Blender 5.x 的 Python 脚本，生成干净的、以四边形为主的网格，比如道具、家具、产品以及人体和动物的基础网格。这是 Spark-X2.6-4B-Base 的 4B 微调版本，适合用脚本操作 Blender 的人。

AuraSR-v2

fal · 工具包

用基于 GAN 的超分辨率模型把生成的图片放大四倍。由 fal 制作，适合想把生成图片放大的人。

KVARK Sparkle 1.1 (27B)

Egzakta · 工具包

一个专门做文档工作的 27B 模型：它会搜索文档库，根据找到的内容回答，找不到答案时会明说，适合做文档和搜索智能体的开发者。

bert-base-NER

dslim · 工具包

在英语文本中找出并标注人名、机构名、地名和其他名称。这是用于命名实体识别的微调 BERT 模型，通过 Transformers 流水线使用。

DistilBERT base uncased

distilbert · 工具包

从 BERT base 蒸馏出来的小而快的英文语言模型，有 67M 参数。能填补被遮住的词，主要用来针对分类、标注和问答进行微调。

Hydrogen-1.0 NVFP4

deep-principle · 工具包

Hydrogen-1.0 的 4-bit NVFP4 版本，这是 Deep Principle 的 381B 科学与研究助手模型，基于 GLM-5.3。需要多 GPU 的 NVIDIA Blackwell 服务器，上下文为 1M 词元。

MOSS Sharpness Slider

aoleg · 工具包

MOSS-Image 模型的滑块式 LoRA，只靠强度就能让图片更锐利或更柔和，不需要触发词。适合想修复 MOSS Base 模糊问题的图像创作者。

Signal 3.8 27B

agentionai · 工具包

比 Qwen3.8-27B 回答更简短直接，使用更少的回答和思考 token，因此回复结束得更早。这是一次轻量微调，可以直接用在与基础模型相同的工具里。

FlashVSR+

ruchangyao · 工具包

一步扩散模型，把低质量视频变成更高分辨率的清晰视频，有速度更快的 Turbo 版和画质更好的 Base 版。适合有高性能 GPU 的视频剪辑者和视觉研究者。