> [!IMPORTANT] > **Try AutoTrust/GuruSearch live (new, 11 October 2026).** A recommendation and search demo in which every ranking is a > calibrated System 1 decision, made in about half a second: > * **Recommendation:** the latest headlines from 6 news feeds, ranked by importance. > * **Search:** results from Google News, Bing News and Yahoo News re-ranked by relevance, side by side with the > search engines' own order, plus a short answer with citations. This bundle serves two systems from one set of base weights. **System 2** is the unmodified `google/gemma-4-26B-A4B-it` (a 26 B-parameter mixture-of-experts model with ≈ 4 B active parameters per token, text and image input): generation and reasoning, bit-identical to the base model. **System 1** adds a LoRA adapter and a 24-slot decision head and returns calibrated probabilities for three typed primitives in one prefill pass: * `noul`: true / false * `choice`: 2–16 options (wider questions are read in groups of ≤ 16 plus a final) * `score`: 0–5
翻訳待ち・原文を表示
入力 テキスト→ 出力 テキスト
A **lossless speed distribution** of `nvidia/Qwen3.8-27B-NVFP4`: the exact same weights, shipped with a fully benchmark-tuned MTP speculative decoding setup. Single-stream decode on a DGX Spark (GB10) goes from **12.5 → 48.2 tok/s (3.9×)**. Screen recording on a DGX Spark: a coding benchmark script streams the model's reasoning and code, then executes the generated program and checks its output (dgx_spark_demo.mov, 4 min 49 s). The same weights and drafter recipe on one NVIDIA B200 (vLLM 0.31.0 OpenAI server, single stream, temperature 0, MTP k=7 — the best setting on B200; k=8 is best on Spark). Four coding tasks: the model streams its thinking and code, then the generated program is executed against tests (all pass). The video is a real-time replay of the measured token arrival times (no speed-up or cuts); token counts include thinking + answer.
翻訳待ち・原文を表示
入力 テキスト→ 出力 テキスト
A compact build of nvidia/Qwen3.8-Flash-Next-FP4-Local found by **Neural Architecture Search (NAS)** over the routed-expert configuration: it keeps **384 of the 512 routed experts** in every decoder MoE layer and in the MTP layer. Unchanged from the original: - top-10 routing and the shared experts; - attention, the n-gram PLE table, the vision tower and the tokenizer. **Checkpoint format.** The checkpoint keeps NVIDIA's exact format: - Every kept tensor is a byte-for-byte copy: packed NVFP4 weights, CSF-coded E4M3 block scales, global and input scales, MXFP8 linears and the NVFP4 PLE table. - Only the 49 router matrices change: they keep the rows of the experts chosen by the search. - `text_config.num_experts` is 384.
翻訳待ち・原文を表示
入力 テキスト · 画像→ 出力 テキスト
基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
分類準備中
入力 未確認→ 出力 未確認
基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
分類準備中
入力 未確認→ 出力 未確認
基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 画像→ 出力 未確認
基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 画像→ 出力 未確認
基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
分類準備中
入力 未確認→ 出力 未確認
基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 画像→ 出力 未確認
基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 画像→ 出力 未確認
- **Finetuned from model:** Qwen/Qwen-Image-Edit-2509 - **Model type:** LoRA - **License:** MIT This model was made for 🔥AutoWeeb, the AI anime creator. Works well with simple prompts and high-resolution photos. Try **"transform into anime"**.
翻訳待ち・原文を表示
入力 画像→ 出力 画像
基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
入力 テキスト→ 出力 テキスト
基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 テキスト→ 出力 テキスト
基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
分類準備中
入力 未確認→ 出力 未確認
基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
分類準備中
入力 未確認→ 出力 未確認
基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 テキスト→ 出力 テキスト
基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
分類準備中
入力 未確認→ 出力 未確認
基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
分類準備中
入力 未確認→ 出力 未確認
- **Developed by:** avatargrim - **License:** apache-2.0 - **Finetuned from model :** unsloth/qwen2.5-7b-instruct-unsloth-bnb-4bit This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
翻訳待ち・原文を表示
入力 テキスト→ 出力 テキスト
基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
入力 画像→ 出力 動画
基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 テキスト→ 出力 テキスト
基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
分類準備中
入力 未確認→ 出力 未確認
基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 テキスト · 画像→ 出力 テキスト
This is a merged sentence-transformers model. It maps sentences & paragraphs to a 1024-dimensional dense vector space and can be used for semantic textual similarity, semantic search, paraphrase mining, text classification, clustering, and more. Our German-RAG-BGE-M3-MERGED Model was merged with Snowflake/snowflake-arctic-embed-l-v2.0 to exceed performances from each Base-Model. - **Maximum Sequence Length:** 8192 tokens - **Output Dimensionality:** 1024 tokens - **Similarity Function:** Cosine Similarity - **Documentation:** Sentence Transformers Documentation - **Repository:** Sentence Transformers on GitHub - **Hugging Face:** Sentence Transformers on Hugging Face
翻訳待ち・原文を表示
入力 テキスト→ 出力 埋め込み
