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OrcaRouter's Qwen3.8 Flash research checkpoint, converted to a compact expert format for AMD Strix Halo and the native CIRU v5 runtime. **The original Orca version remains available through its existing download parts and assembly helper.** The v5.0 GGUF is an additional, versioned choice. Both versions use Orca's matching Q8 multi-token prediction (MTP) draft, the required paged token-embedding files, and the matching Orca vision projector. > [!IMPORTANT] > The compact expert format needs the matching CIRU runtime. Stock llama.cpp > and Hugging Face hosted inference do not load it. Keep the required `ple/` > token-embedding files on fast local storage. Runtime **v5.5.0** retains the v5 model and runtime features, adding the corrected concurrent MTP/attention paths and post-image memory-pressure fix. The existing v5.0 weights are unchanged. The default remains **one slot, 262,144 context tokens, MTP4**, with a 16,384-token batch and an **8,192-token microbatch**.
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Multiplier of 0.9 - 1.1 works well on SDXL base. Simple prompts tend to work well. No trigger word needed. Special thanks to Huggingface for the GPU grant.
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This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated. Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations. Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).
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JoyAI-Image-Edit Awakening Spatial Intelligence in Unified Multimodal Understanding and Generation JoyAI-Image-Edit is a multimodal foundation model specialized in instruction-guided image editing. It enables precise and controllable edits by leveraging strong spatial understanding, including scene parsing, relational grounding, and instruction decomposition, allowing complex modifications to be applied accurately to specified regions. Note: JoyImageEditPipeline will be included in the next official diffusers release (>0.38.0). Until then, install from source as shown above.
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提供元・分類・入出力の条件を変更してください。新しいモデルを随時追加しています。
月間トークン数を調整してAPI費用を比較。
収集済みの比較可能な100万トークン当たり米ドル料金です。キャッシュ割引、段階料金、追加推論出力、税金は含みません。最新料金は出典で確認してください。
入力・出力・キャッシュ料金を分け、同じ用途と使用量で総費用を比較します。画像・音声・動画は枚数、時間、解像度で課金される場合があります。
必ずしもそうではありません。バージョンごとのライセンス、商用制限、ポリシー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。
順位はテスト、バージョン、評価方法によります。実際の業務データで精度、遅延、安定性、費用を比較してください。