AI 智能体技能、规则与提示词工具包

Darwin-27B-ZTC

FINAL-Bench · 工具包

读取一个情境和一组带类型的问题，一次前向计算就为每个选项返回概率，不生成任何文字。适合给工作流增加校准决策步骤的开发者。

THX-01

doofz · 工具包

一次快速处理，就能回答关于工单、邮件或文档的类型化问题，给出校准的概率、提取的数字、摘录和引用。这是一个 322M 的多语言模型，用于分类和信息提取。

Anuvani-LID

CIIL · 工具包

识别音频片段里说的是印度 22 种官方语言还是印度英语，并给出校准过的分数。适合构建多语言语音流水线的开发者。

Qwen3.5-4B-Router-1M

MaziyarPanahi · 工具包

返回校准概率的小型决策模型，判断智能体下一步该做什么以及该调用哪个工具。适合构建智能体和客服机器人的开发者。

Qwen3.5-4B-Judge-1M

MaziyarPanahi · 工具包

返回校准概率的小型裁判模型，判断回复是否有来源支撑、文本是否不安全，以及属于哪个任务或领域。适合给 AI 流程加检查的开发者。

DeepSeek V4.1 Flash GGUF for DwarfStar

antirez · 工具包

为 Mac 用户提供 DeepSeek V4.1 Flash 经过校准的 2 位和 4 位 GGUF 文件，另有单独的视觉编码器，供 DwarfStar 的 Metal 引擎配合 SSD 流式加载使用。与其他 DeepSeek 权重不通用。

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。

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。

joey-1

baselabs · 工具包

用一个 2B 模型，针对文本或图片回答是非题、选择题和打分题，并返回校准过的概率。适合需要自动分流、分诊或分类请求的团队。

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。

elephant-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 9B 决策模型，由 Qwen3.5-9B 调整而来。

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。

Laya

convaiinnovations · 工具包

用一次约 33 ms 的前向计算，对一条消息、邮件、工单或 JSON 记录里的带类型问题给出校准过的概率，支持 100 多种语言，适合给工单分流和文本分类的开发者。

THX-02

HAL-X-AI · 工具包

用 THX-02 决策模型，对你描述的情境里的每个选项给出概率，还有可选的思考模式。这是一个 Gradio 演示，适合测试校准决策的研究者和开发者。