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This checkpoint combines **REAP-288 expert pruning**, **MLX 4-bit quantization**, an **SSD-backed N-gram table**, and the model's **native MTP head** in a package tested with `mlx-serve`. It is intended for local inference, coding-agent experiments, long-context research, and community evaluation of native MTP on Apple Silicon. > [!IMPORTANT] > This is an unofficial community derivative, not an official Qwen release. It is labeled “Uncensored” because it was assembled for reduced-refusal behavior; the degree of refusal reduction has not been formally benchmarked on this exact checkpoint.
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A monolingual automatic speech recognition model for **Bulgarian**, fine-tuned from openai/whisper-large-v3. Part of **BuzzASR**, a suite of 102 language-specialized ASR models (paper: arXiv:2609.09554, Findings of EMNLP 2026). > 🏆 **State-of-the-art (open-source).** On the combined FLEURS + Common Voice test set, this model > achieves the lowest CER of every open system we compare against: Whisper-large-v3, Omnilingual 1B/7B, MMS, Qwen3-ASR, and Cohere Transcribe. FLEURS + **Common Voice Corpus 25.0** (Mozilla, March 2025; https://commonvoice.mozilla.org/en/datasets), capped per the paper. Text-only data from the **Goldfish** corpus (Chang et al., 2026).
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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。
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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。
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。