AI 智能体技能、规则与提示词工具包

anaksor-ocr

Sokheng · 工具包

这个模型从文档、收据和路牌照片里读取高棉语和英语文字，用一个检测器找文本行，再用识别器读每一行。适合需要在 Python 里做高棉语 OCR 的开发者。

Qwen3.8-27B-Longbook27-v2

summerAIO · 工具包

用经过微调、采用 Gated DeltaNet 层的 27B 模型，对整本书长度的文字做摘要、问答和续写，支持英语和日语。适合处理长文档的人。

Unlimited-OCR-2-GGUF

RX5950XT · 工具包

Unlimited-OCR-2 文档 OCR 模型的 GGUF 文件，提供 BF16、Q8_0 和 Q4_K_M，并附视觉投影器。只能在应用了仓库补丁的 llama.cpp 里运行，适合在本地读取扫描和多页文档的人。

pplx-embed-v2-context-9b

perplexity-ai · 工具包

把文本、图像和文档页面转成用于搜索的向量，还能在嵌入每个分块时参考它所在的整篇文档。适合为长文档做检索的开发者。

MiniCPM-OCR 1.0 GGUF

openbmb · 工具包

把中英文文档（包括 PDF）解析成文本、表格和公式，提供给 llama.cpp 使用的 GGUF 文件。适合在自己机器上运行 MiniCPM-OCR 1.0 的人。

NuExtract3

numind · 工具包

以文本或图像读取文档，按你要的字段填写 JSON 模板，或把页面转成 Markdown。这是一个 4B 模型，适合处理扫描件、表单和发票的团队。

mSlideOn

lightonai · 工具包

把查询和文档变成可用倒排索引检索的稀疏向量，支持多种语言和长文本。这是一个 339M 参数的多语言检索模型，适合构建搜索的人。

Rukopys-OCR-4B

ebinan92 · 工具包

从图片中读取乌克兰语手写文档，找出每个文字区域、标注类型，并以结构化 JSON 返回转写内容。这是用于手写数字化的开放 4B 视觉语言模型。

lift

datalab-to · 工具包

从 PDF 和图像中提取结构化数据。你提供一个 JSON 模式，它返回与之匹配的对象。这是 Datalab 的 9.7B 视觉语言模型，适合处理文档的开发者。

Chroma Context-1

chromadb · 工具包

一个 200 亿参数的搜索模型，为复杂的多步问题找出支撑文档，并在搜索中修剪自己的上下文。设计成与更大的推理模型搭配的检索助手。

Dolphin

ByteDance · 工具包

读取文档页面图像，按阅读顺序分两个阶段提取其中的文字、表格、公式和图表。一个紧凑的 398M 模型，适用于中文和英文文档。

OvisOCR2

ATH-MaaS · 工具包

文档解析模型：读取一页图像，按阅读顺序输出 Markdown，涵盖文字、公式和表格。约 0.8B 参数，通过 vLLM 运行。适合做文档数字化的开发者。

Qwen2.5-VL-7B-Instruct

Qwen · 工具包

一个视觉语言模型，能把图片、文档和视频与文字问题一起理解并用文字回答。适合围绕图表、扫描件、屏幕和视频片段开发应用的开发者。

Xiaomi-OCR-0-GGUF

prithivMLmods · 工具包

提供 Xiaomi-OCR-0 的 GGUF 文件，这是一个用来读取文档和图片文字的 0.8B 紧凑视觉语言模型，大小从约 466 MB 到 1.52 GB。适合配合 llama.cpp 做本地 OCR。

pplx-embed-v2-late-0.6b

perplexity-ai · 工具包

用 ColBERT 风格的模型给查询与文本、图像和文档页面打分，每个词元保留一个小向量。适合为混合文档搭建搜索的开发者。

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。

PaddleOCR-VL

PaddlePaddle · 工具包

读取文档图像并返回其中的文字，是参数不到十亿的视觉语言模型。适合在自己的机器上用 PaddleOCR 解析中英文文档的人。

SlideOn

lightonai · 工具包

LightOn 推出的英语稀疏检索模型，把查询和文档变成稀疏向量，用于倒排索引搜索。适合做英文文本检索的搜索工程师和开发者。

Chandra OCR 2

datalab-to · 工具包

读取图片和 PDF 中的文字，返回保留页面布局的 markdown、HTML 或 JSON。能处理手写、表单、表格和数学公式，支持 90 多种语言，适合做文档数字化的人。

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。