モデル紹介
~14T param, 114 layers, hybrid GDN/MLA, MoE (1,224 experts, top-48 + 1 shared), NVFP4. Internal codename `numbat`, Anthropic's next Mythos-class training run. `numbat` is the codename referenced in the Claude Code source leak (Mar 2026). This is a checkpoint from that training run, pulled mid-pretraining. The 772 shards total ~7.72 TB of tensor data. Each shard is safetensors format, under 10.6 GB per file. `configuration_numbat.py` and `modeling_numbat.py` are included: a complete reference implementation of the checkpoint. Its module tree has an exact slot for every tensor in every shard, so the full checkpoint loads with `load_state_dict(strict=True)` (and, since the classes derive from `PreTrainedModel`, also via `AutoModelForCausalLM.from_pretrained(..., trust_remote_code=True)`). `NumbatForCausalLM.forward` runs the trunk and `NumbatForCausalLM.draft` runs the MTP layer.
主な特徴
特点摘要待依据来源补齐，不凭模型名称推断能力。
制約と注意点
具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。
出典別料金と費用分析
料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。
| 出典・チャネル | 入力 | 出力 | 課金単位 | 収集日時 |
|---|---|---|---|---|
| 確認可能な料金がありません。出典を確認してください。 | ||||
月額の基本トークン費用を試算
試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。
公開評価と実行設定
暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。
収録済みの全ランキング →よくある質問
オープンウェイトなら無料で商用利用できますか？
必ずしもそうではありません。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針を確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。
これはリアルタイムの請求料金ですか？
収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。
出典と追跡記録
许可证：来源未披露，须进一步核验。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。