モデル情報

Youtu-LLM-2B

腾讯 · Youtu-LLM-2B

**Youtu-LLM** is a new, small, yet powerful LLM, contains only 1.96B parameters, supports 128k long context, and has native agentic talents. On general evaluations, Youtu-LLM significantly outperforms SOTA LLMs of similar size in terms of Commonsense, STEM, Coding and Long Context capabilities; in agent-related testing, Youtu-LLM surpasses larger-sized leaders and is truly capable of completing multiple end2end agent tasks. **Youtu-LLM** has the following features: - Type: Autoregressive Causal Language Models with Dense MLA - Release versions: Base and Instruct - Number of Parameters: 1.96B - Number of Layers: 32 - Number of Attention Heads (MLA): 16 for Q/K/V - MLA Rank: 1,536 for Q, 512 for K/V - MLA Dim: 128 for QK Nope, 64 for QK Rope, and 128 for V - Context Length: 131,072 - Vocabulary Size: 128,256 > **Note:** The GGUF weights of Youtu-LLM-2B are available on the `GGUF` branch of this repository. Please specify the revision (`GGUF`) when downloading them:

翻訳待ちのため原文を表示しています。

テキスト生成license:other
コンテキスト長131,072 Token
入力 → 出力テキスト → テキスト
モデルウェイト未確認
情報更新日時2026/10/30 08:25:58
OVERVIEW

モデル紹介

**Youtu-LLM** is a new, small, yet powerful LLM, contains only 1.96B parameters, supports 128k long context, and has native agentic talents. On general evaluations, Youtu-LLM significantly outperforms SOTA LLMs of similar size in terms of Commonsense, STEM, Coding and Long Context capabilities; in agent-related testing, Youtu-LLM surpasses larger-sized leaders and is truly capable of completing multiple end2end agent tasks. **Youtu-LLM** has the following features: - Type: Autoregressive Causal Language Models with Dense MLA - Release versions: Base and Instruct - Number of Parameters: 1.96B - Number of Layers: 32 - Number of Attention Heads (MLA): 16 for Q/K/V - MLA Rank: 1,536 for Q, 512 for K/V - MLA Dim: 128 for QK Nope, 64 for QK Rope, and 128 for V - Context Length: 131,072 - Vocabulary Size: 128,256 > **Note:** The GGUF weights of Youtu-LLM-2B are available on the `GGUF` branch of this repository. Please specify the revision (`GGUF`) when downloading them:

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。

PRICING & COST

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。

INDEPENDENT BENCHMARKS

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:other。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。