Nova 2.0 Omni (Medium)
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詳細を見る ↗Nova 2 Lite
amazonNova 2 Lite is a fast, cost-effective reasoning model for everyday workloads that can process text, images, and videos to generate text. Nova 2 Lite demonstrates standout capabilities in processing...
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詳細を見る ↗Nova Lite
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詳細を見る ↗Nova Lite 1.0
amazonAmazon Nova Lite 1.0 is a very low-cost multimodal model from Amazon that focused on fast processing of image, video, and text inputs to generate text output. Amazon Nova Lite...
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詳細を見る ↗Nova Micro
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amazonAmazon Nova Micro 1.0 is a text-only model that delivers the lowest latency responses in the Amazon Nova family of models at a very low cost. With a context length...
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詳細を見る ↗Nova Premier
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詳細を見る ↗Nova Premier 1.0
amazonAmazon Nova Premier is the most capable of Amazon’s multimodal models for complex reasoning tasks and for use as the best teacher for distilling custom models.
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amazonAmazon Nova Pro 1.0 is a capable multimodal model from Amazon focused on providing a combination of accuracy, speed, and cost for a wide range of tasks. As of December...
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詳細を見る ↗Titan-text-embeddings-v2
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詳細を見る ↗**Purpose:** This module takes a search query [1] and a passage [2] and calculates if the passage matches the query. It can be used as an improvement for Elasticsearch Results and boosts the relevancy by up to 100%. **Architecture:** On top of BERT there is a Densly Connected NN which takes the 768 Dimensional [CLS] Token as input and provides the output (Arxiv). **Output:** Just a single value between between -10 and 10. Better matching query,passage pairs tend to have a higher a score.
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詳細を見る ↗Qwen-HTML
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詳細を見る ↗AMD-Llama-135m is a language model trained on AMD Instinct MI250 accelerators. Based on LLama2 model architecture, this model can be smoothly loaded as LlamaForCausalLM with huggingface transformers. Furthermore, we use the same tokenizer as LLama2, enabling it to be a draft model of speculative decoding for LLama2 and CodeLlama. AMD-Llama-135m and AMD-Llama-135m-code can be loaded and used via huggingface transformers, here is a simple example. We use SlimPajama and project gutenberg dataset to pretrain our 135m model, around 670B training tokens in total. SlimPajama is a deduplicated version of RedPajama and sources from Commoncrawl, C4, GitHub, Books, ArXiv, Wikpedia and StackExchange. We droped the Books data from SlimPajama due to license issues and used project gutenberg dataset instead.
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詳細を見る ↗- **Model Architecture:** DeepSeek-R1 - **Input:** Text - **Output:** Text - **Supported Hardware Microarchitecture:** AMD MI350/MI355 - **ROCm**: 7.0 - **PyTorch**: 2.8.0 - **Transformers**: 4.53.0 - **Operating System(s):** Linux - **Inference Engine:** SGLang - **Model Optimizer:** AMD-Quark (V0.10) - **Weight quantization:** OCP MXFP4, Static - **Activation quantization:** OCP MXFP4, Dynamic - **KV cache**: OCP FP8, Static - **Calibration Dataset:** Pile This model was built with deepseek-ai DeepSeek-R1 model by applying AMD-Quark for MXFP4 quantization. The model was quantized from deepseek-ai/DeepSeek-R1 using AMD-Quark. Both weights and activations were quantized to MXFP4 format.
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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。
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