AI 智能体技能、规则与提示词工具包

d3-nano

vllm-sr · 工具包

在一次调用中回答关于文字、图片或视频的选择题、是非题和打分题，并为每个答案给出概率。适合做路由和分诊的工程师使用的 2B 决策模型。

d3-edge

vllm-sr · 工具包

在一次调用中回答关于文字、图片或视频的选择题、是非题和打分题，并为每个答案返回概率。适合做路由和分诊的工程师使用的小型决策模型。

Clef-LoRA-for-Qwen3.8-27B-GGUF

trevest · 工具包

把 Cloudflare Clef 的决策头加到 Qwen3.8-27B 聊天模型上，让一台 24 GB GPU 上的 llama.cpp 服务器既能回答带类型的问题，也能聊天。它是 LoRA 适配器，不是独立模型。

Torchcast Decision 4B

torchcast-ai · 工具包

基于 Qwen3.5-4B 的 4B 决策模型，一次推理就返回是非概率、选项分布和分数分布，不生成文本。适合英文分类、路由和评分标准检查。

System One Model

stephenlb · 工具包

基于 Gemma 4 12B 加一个小型决策头，针对一段文字回答是非题、选择题和评分题，并给出每个答案的概率。适合给应用加入快速分类的开发者。

Mica v0.1 4B

sky7350 · 工具包

针对给定状态下的问题，为每个允许的答案给出概率，题型可以是是非、选择或评分，不生成文字。适合给智能体和应用加入快速判断的开发者。

pplx-decider-v1.1-27b

perplexity-ai · 工具包

根据文字和图片为一个决策挑出最合适的选项，比如哪个团队应该处理一条请求，并给出每个选项的概率，适合构建分流和审核工作流的开发者。

pplx-decider-flash-gguf-v1.2

perplexity-ai · 工具包

根据你设定的选项给请求分类，支持文本和图像，使用小型决策模型的 Q8_0 GGUF 副本。适合能运行协议 v3 运行时的开发者。

Drex DLM

nace-ai · 工具包

一次推理就对一份文档的是非题、选择题和打分题给出每个选项的概率。这是 Nace.AI 的 8B 决策模型，你可以自己运行，许可证为非商业。

Amos 1 large

mukaddamzaid · 工具包

针对一个案例（文本、JSON 或照片）回答带类型的问题，一次推理就给出每个允许答案的概率。这是一个 27B 的决策模型，不写自由文本，适合开发分流和审核流程的开发者。

JDI-Decision-V0.9

JoyIndustrial · 工具包

用内置 OCR 的 Qwen3.8-27B 决策系统，针对图像和文字回答选择题式的问题，并给出各选项的概率。适合需要从图片得到结构化选择的开发者。

Parallel Constrained Decoding for Apple Silicon

harshatheg · 工具包

在 Apple Silicon 上用 MLX 提取结构化字段、路由决策和给文本分类，一次给所有模式字段打分。在 M4 Max 上延迟降低 5.6 到 7.0 倍，JSON 始终有效。

H2O-Lightning-4B

h2oai · 工具包

回答关于文档、工单、政策或对话及其配图的类型化决策问题，并给每个选项一个概率。适合想用小模型来判断记录的团队。

Clef-GGUF

ggml-org · 工具包

Cloudflare 的 Clef 决策模型的 GGUF 文件，支持图像和文本输入。用 llama.cpp 工具提供服务，通过决策 API 路径调用。适合在自己机器上运行它的开发者。

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。

Pusula

erenextlabs · 工具包

一个开源的土耳其语决策引擎，针对一条消息回答带类型的问题，比如路由、紧急程度、是否转人工或提示词注入，给每个选项一个概率，不生成文本。

Cloudflare clef GGUF

bartowski · 工具包

Cloudflare 的 clef 决策模型的静态 GGUF 量化版本，它不写文字，而是一次性为关于某个状态的类型化问题的每个选项打分。适合用 llama.cpp 运行它的开发者。

FRIDA-Decisions

ai-forever · 工具包

一次处理就能对俄语文本做结构化判断：选一个选项、按量表打分、回答是或否，或给候选排序。适合要对俄语消息分类和路由的开发者。

Smaug-Decisions

abacusai · 工具包

针对音频、图像或文本的提问，一次前向传播就给出每个选项的概率，不生成文字。这是从 Gemma 4 E4B-it 微调而来的 4B 决策模型。

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。