AI 智能体技能、规则与提示词工具包

MOSS-SoundEffect-v2.0

OpenMOSS-Team · 工具包

根据文字提示生成音效，比如自然环境、城市场景、动物和人的动作，最长 30 秒、48 kHz。适合用英文或中文描述声音的创作者和开发者。

OpenAI GPT 1

openai-community · 工具包

用 OpenAI 发布的第一个 transformer 语言模型续写你开头的英文文本，参数量 120M。适合研究早期语言模型或学习 transformers 库的人。

Rostam-S1-4B

officialmobai · 工具包

一步一步推理数学、物理、科学编程以及波斯语或英语问题，并支持工具调用。基于 Spark-X2.6-4B 的 4.1B 模型，适合想要小型双语推理模型的人。

VoiceTut-TTS

mohammedaly22 · 工具包

支持阿拉伯语和英语混说的埃及阿拉伯语文字转语音，含 19 种内置声音、声音克隆和长文本流式输出。适合开发者和创作者，只能使用你有权使用的声音。

Mesmer AI Detector 4B

mesmertech · 工具包

判断英文文本是人写的、AI 写的还是 AI 编辑过的，并给每个句子打标签。适合想获得提示而非证据的编辑、教师和研究人员。

Temper-2-Nodel

maylore-ai · 工具包

42 亿参数的 Rust 编程模型，基于 Qwen3.5-4B，能回答俄语和英语请求。适合想用小型模型处理函数、trait、泛型和线程的 Rust 开发者。

llm-jp-4.1-33b-thinking

llm-jp · 工具包

LLM-jp 项目推出的 33.2B 参数英日双语文本生成模型。经过 SFT 和 DPO 后训练，上下文 65,536 词元，权重采用 Apache 2.0，可通过 transformers 加载。

SPARSEUP

Linkup-Platform · 工具包

Linkup 推出的 188M 参数英文稀疏检索模型，把查询和文档变成带权重的词表用于搜索。它在 BEIR 上得 56.4 分，是 1.5 亿参数以下公开结果中最好的。

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。

Carbon-X

HuggingFaceBio · 工具包

在聊天里读取原始 DNA 并用英文回答，判断变异看起来是良性还是致病，适合想在自己 GPU 上运行 DNA 语言模型的研究人员。

Crystal-31B-RL

hiwaifu-research · 工具包

从 Gemma 4 31B-IT 后训练而来的角色扮演聊天模型，用用户的语言回复，无论是俄语、西班牙语、英语还是葡萄牙语，并一直保持这种语言。可处理图像和文字。

opus-mt-en-zh

Helsinki-NLP · 工具包

把英文翻译成中文，覆盖普通话和其他几种汉语变体，使用一个你自己运行的紧凑 transformer 模型。适合需要本地英译中的开发者和团队。

phonon-31m English for Compute Flow

gradium · 工具包

通过 Arm 的 Compute Flow 朗读英语文本，由 31M 的文字转语音模型打包而成，适用于标准的 pocket-tts 模块。适合使用 Compute Flow、想要小型语音的开发者。

phonon-31m English for audio.cpp

gradium · 工具包

在 CPU 上用 31M 的文字转语音模型朗读英语文本，提供 GGUF 格式，供 audio.cpp 运行时使用。适合想要小型本地语音模型的开发者。

Phonon-2.5 English

FermionResearch · 工具包

把英语语音转成文字，下载只有 157.6 MB，可在 Apple silicon、Linux 和 Windows 的 CPU 上运行，不需要 GPU。适合做听写、字幕、合规或搜索的团队。

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。

cbx-indic-pii-extractor-17M

CobuildX-AI · 工具包

在印度语言和印度英语文本中找出姓名、电话号码、Aadhaar 和 PAN 等个人信息，并返回每个值的位置。这是一个 16.7M 参数、能在 CPU 上运行的模型。

Wan2.1-VACE-1.3B

Wan-AI · 工具包

用 Wan2.1 的 VACE 模型根据提示词、静态图片或已有片段制作和编辑视频，视频里还能出现中英文文字。适合有消费级 GPU 的视频创作者和开发者。

GLM-4-9B-0414-GGUF

unsloth · 工具包

用 9.4B 的 GLM-4-9B-0414 模型的 GGUF 文件生成中文和英文文本，适合想在自己电脑上运行 GLM 模型的人。