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模型谱系查询

当用户询问 Hugging Face 模型的基座、衍生模型、微调基座选择或模型家族流行度时,通过 Open Model Family Tree MCP 工具提供答案。

模型谱系查询 是什么?

该技能(h9-tec/model-family-tree)专为 AI 编码助手(如 Claude Code、Cursor)设计,用于查询 Hugging Face Hub 上开放模型的谱系关系与流行度数据。它基于每日构建的完整 `base_model` 图谱运作。主要功能包括:1)溯源:查找任意模型的根基座及沿途依赖关系(如“X 是基于 Y 的微调”);2)衍生:列出所有基于某模型的后代(细分为微调、LoRA、GGUF 等关系);3)流行度:通过分类排行榜(按微调数量、90 天热度或家族对比)推荐合适的微调基座;4)家族汇总:展示某一模型家族的总量及顶尖模型。工具将优先调用 MCP 工具,若不可用则回退至本地 JSON 数据。回答需包含精确计数、关系类型并注明数据构建日期。

兼容平台✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/h9-tec/model-family-tree/tree/HEAD/skills/model-lineage

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文档

模型谱系

回答开放模型的祖先与流行度问题,数据来源于 Open Model Family Tree(Hugging Face Hub 声明的 base_model 图谱的每日构建)。

使用时机

  • “X 是基于什么?”/“X 是 Llama 还是 Qwen 的微调?”
  • “基于 X 构建了哪些模型?”/“展示 X 的量化版本。”
  • “应该选择哪个基座模型进行微调?”/“哪个 Qwen3 尺寸的微调最多?”
  • “Gemma 3 家族有多大?”/“Llama 仍然是被构建最多的模型吗?”

操作流程

  1. 祖先查询:调用 lineage(id="org/name")。报告每个跳转的 root 方向关系以及 root 所在的家族。
  2. 后代查询:调用 children(id=..., relation=...);当用户关心真正的微调而非 LoRA 或 GGUF 时,使用 relation="finetune"。
  3. 流行度查询:调用 leaderboard(kind=...)。默认使用 kind="finetune" 回答“该选哪个基座”类问题(适配器和量化计数噪声较大),使用 kind="90d" 查看近期热门,使用 kind="families" 进行家族对比。
  4. 家族查询:调用 family(name="Qwen2.5") 获取单一家族的总量和顶尖模型。
  5. 如果 MCP 工具不可用,读取 ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/dist/leaderboard.json 和 dist/parents.json。

回答格式

首先给出直接答案(根模型或前 3 名基座)。提供计数及类型(总后代数 vs 微调数 vs 近 90 天数)。务必说明计数仅覆盖声明的祖先关系,并注明 stats() 返回的构建日期。

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