Moistral-11B-v3-GGUF
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security-8b
bebrwsAn 8B cybersecurity agent (offense + defense) fine-tuned from `Qwen/Qwen3-8B` on **2197 verified agentic + Q&A traces**, distilled from GLM-5.2 (round 4) and Kimi K3/K2.6 (rounds 1–3). Trained to operate an autonomous security harness — plan, run bash, read observations, write files, finish — not just answer security questions. Pipeline per iteration: failure analysis on eval traces → parameterized, decontaminated seed factory → teacher best-of-3 rejection-sampled agentic transcripts (judged + artifact-checked) → full-FT SFT → multi-run attack/defend eval → next round. Run-to-run variance is significant at temperature 0.7; single-run scores are not meaningful for this suite. Known v4 gap: `atk-sqli` — the model prefers to start the staged vulnerable app and fuzz it over HTTP instead of reading the offline artifacts (trace-verified behavioral prior, targeted in round 5).
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詳細を見る ↗Mithra-2B
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詳細を見る ↗Anima-FP8
BedovyyTo use torch.compile on FP8/MXFP8 models, set to `max-autotune-no-cudagraphs` mode and dynamic to `false`. Tested on - RTX5090 (400W), ComfyUI(commit id `c96fcdd`) with `--fast` option, torch2.12.0+cu130 - Generates 832x1216, 30steps, cfg 5.0, er_sde, simple
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詳細を見る ↗Anima-INT8
BedovyyComfyUI has native INT8 support as of commit 1a510f0, but it currently rejects the `int8_rowwise` format and offers no real speedup over BF16. I have updated (int8rowwise](anima-base-v1.0-int8rowwise.safetensors) model for ComfyUI native support. If you need better quality (but slower), please use the int8convrot model. - ComfyUI commit 264b003 - ComfyUI-INT8-Fast commit 7ff676c - use `--fast fp16_accumulation fp8_matrix_mult cublas_ops --use-sage-attention --disable-dynamic-vram` options - Tested on 18/05/26 > Δ it/s = (INT8 − BF16) / BF16 × 100 · Δ Time = (BF16 − INT8) / BF16 × 100 · positive = INT8 faster
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詳細を見る ↗dasiwaWAN22I2V14B-GGUF
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詳細を見る ↗Qwen-Image-Edit-2511-NVFP4
Bedovyy1. Download https://github.com/bedovyy/comfy-dit-quantizer 2. activate python environment from ComfyUI. 3. `quantize.py configs/qwen-image-edit-2511.json uncalibrated.safetensors` 4. `add_input_scale.py calibs/qwen-image-edit-2511.json uncalibrated.safetensors `
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詳細を見る ↗smoothMixWan22-I2V-GGUF
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1 M = 100万トークン・米ドル
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