Meet BU-30B-A3B-Preview — bringing SoTA Browser Use capabilities in a small model that can be hosted on a single GPU. This model is heavily trained to be used with browser-use OSS library and provides comprehensive browsing capabilities with superior DOM understanding and visual reasoning. 1. Get your API key from BU Cloud 2. Set environment variable: export BROWSER_USE_API_KEY="your-key" 3. Install the browser-use library following the instructions here and run
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A merge of several Yi 34B 200K models using the new DARE Ties method via mergekit. The goal is to create a merge model that excels at 32K+ context performance. It might recognize ChatML, and possibly Alpaca-like formats. Raw prompting as described here is also effective: https://old.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/18zqy4s/the_secret_to_writing_quality_stories_with_llms/ Being a Yi model, try running a lower temperature with 0.02-0.06 MinP, a little repetition penalty, maybe mirostat with a low tau, and no other samplers. Yi tends to run "hot" by default, and it really needs a low temperature + MinP to cull the huge vocabulary.
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This model was converted to GGUF format from `tvall43/Qwen3.5-14B-A3B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-reap` using llama.cpp via the ggml.ai's GGUF-my-repo space. Refer to the original model card for more details on the model. Note: You can also use this checkpoint directly through the usage steps listed in the Llama.cpp repo as well. Step 2: Move into the llama.cpp folder and build it with `LLAMA_CURL=1` flag along with other hardware-specific flags (for ex: LLAMA_CUDA=1 for Nvidia GPUs on Linux).
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Unmodified 4-step and 8-step DaSiWa MiniMax H3 Hybrid SafeTensors checkpoints mirrored for BRP Canvas downloads. The hybrid checkpoint supports text-to-video, reference-to-video, and first/last-frame-to-video through the same ComfyUI workflow. Original model: DaSiWa MiniMax H3 Hybrid on Civitai This is not an official MiniMax or DaSiWa distribution. Review the original model page and the included upstream MiniMax license before use.
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This repository contains the model described in Salamandra Technical Report. Salamandra is a highly multilingual model pre-trained from scratch that comes in three different sizes — 2B, 7B and 40B parameters — with their respective base and instruction-tuned variants. This model card corresponds to the 7B instructed version. To visit the model cards of other Salamandra versions, please refer to the Model Index.
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