AI 智能体技能、规则与提示词工具包

Sabi-Noema

sabicap · 工具包

基于 Qwen3.8-27B、用开源强化学习环境训练的 27B 智能体文本模型，报告了更高的终端和编程智能体得分，适合构建编程和调用工具智能体的开发者。

Qwen3.8-27B NVFP4

nvidia · 工具包

NVIDIA 把阿里巴巴 Qwen3.8-27B 压缩成 4 位 NVFP4 的版本，用 Model Optimizer 制作，面向 Blackwell GPU，输入文字、图片和视频，输出文字。

Vimoo-1.0

Vimoo-AI · 工具包

根据文字提示词，或参考图加文字生成视频，每项任务用一个单独的 11.7B 模型。适合想做短视频的创作者和营销团队。

DeepHat-V1-7B

DeepHat · 工具包

面向网络安全和 DevOps 工作的 7B 编程模型，由 Qwen2.5-Coder-7B 微调而来。适合想要本地小模型的安全和运维工程师，须遵守附加的使用限制。

Qwen3.8 13.5B

kusuriya-labs · 工具包

一个把 Qwen3.8-27B 剪掉一半层数再重新训练的实验，得到一个 14.7B 的日英模型，作者称它目前还不实用。

Qwopus3.8-27B-Coder-Flash-GGUF

Jackrong · 工具包

作为 Qwen3.8-27B 的 GGUF 微调版，帮你写代码并胜任会调用工具的智能体任务，用约 20 万条代码、智能体和推理样例训练。适合在自己电脑上运行模型的开发者。

Hemmingway-1.5

HemmingwayAI · 工具包

写日常文字，如邮件、博客文章和商品描述，也能把其他 AI 写的文字改得更像真人口吻。一个约 27B 参数的开放权重模型，仅限非商业使用。

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-GGUF

Qwen · 工具包

在你自己的电脑上运行 Qwen 的 7B 指令微调编程模型，打包成 GGUF 文件，有八种量化等级。适合想通过 llama.cpp 获得代码帮助的开发者。

gpt-oss-120b

openai · 工具包

OpenAI 的开放权重语言模型，117B 参数，可调推理强度，思维链可见并支持工具使用。能在一块 80 GB 的 GPU 上运行，采用 Apache 2.0 许可。

CCORE GLB-3D-Coder 1.7B

ccore · 工具包

为你描述的游戏资产写出完整的 Three.js 页面，带 3D 预览和导出 GLB 按钮。这是微调过的 Qwen3-1.7B，GGUF 格式，能在普通硬件上运行，适合游戏开发者。

Thinklite-27B-GGUF

Sparset · 工具包

Thinklite-27B 的 4 位 GGUF 版本，适用于 llama.cpp，每次回答比基础模型用更少的推理，适合在本地运行 27B 文本模型的人。

Qwen3.8-27B-QSA-GGUF

higa2515 · 工具包

用 GGUF 文件运行带稀疏注意力的 Qwen3.8-27B，提供 Q8_0 和 Unsloth 的 Q4、Q5、Q6 混合版本，支持文字、图片和视频输入。适合使用 NVIDIA 显卡的 Linux 用户。

Clef

Cloudflare · 工具包

Cloudflare 的 27B 多模态模型，针对文本、JSON、图片或视频输入，为带类型的问题给出每个允许答案的分数，而不是写出自由文本。

Arete-27B-GGUF

AtomicChat · 工具包

用六种尺寸的 GGUF 文件运行 Nous Research 的 Arete 27B，这是 Qwen3.8-27B 的微调版，能读文字和图像，并附有实测的质量损失。适合在自己 GPU 上运行大模型的人。

Terminal-RSI-27B

Teriminal-RSI · 工具包

处理多步骤的终端任务，比如检查仓库、编辑代码和修复依赖。这是一个基于 Qwen3.8-27B 的 27.8B 参数智能体模型，面向研究者和智能体构建者。

Qwen3.8-27B-FP8

Qwen · 工具包

用 Qwen3.8-27B 的 FP8 量化权重处理文字、图片和视频，它是带可调思考模式的 27B 稠密模型。适合用 transformers、vLLM 或 SGLang 部署它的开发者。

Qwen3.8-27B Turbo Brilliance NEO MAX MTP GGUF

DavidAU · 工具包

以 GGUF 形式运行 Qwen3.8-27B，带有一组可在提示词里切换的推理和指令模式。适合运行本地模型、喜欢调整模型工作方式的人。

mammoth-1

baselabs · 工具包

一次性回答关于某个情境的一组问题，并为每个选项给出校准过的概率。这是 Baseten 的 Base Labs 发布的 27B 决策模型，由 Qwen3.5-27B 调整而来。

Qwen3.8-27B GGUF (ShapeLearn Quantized)

byteshape · 工具包

用 ByteShape 的 ShapeLearn 量化出的 Qwen3.8-27B GGUF 文件，提供五种适合不同显卡的版本，在 llama.cpp 里支持图片输入和 MTP 推测解码。适合在自己的显卡上运行它的人。

Thinklite-27B

Sparset · 工具包

Qwen3.8-27B 的一个变体，推理用的 token 少得多，高强度下最终答案约快一倍，适合运行推理模型并希望等待更短的人。