Winnow-E2B
EldanRing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。
言語から画像、オープンウェイトからAPIまで。能力と実際の費用を比較。
次のアイデアに合うAIを見つけましょう。
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Winnow-E4B is a compact EldanRing fine-tune of Gemma 4 E4B IT for typed decisions, chat, and image input. Give it a shared state and questions with known answer options; it scores the candidates without generating an explanation. Typical uses include routing requests, choosing actions, checking conditions, and rating urgency. The GGUF downloads contain the merged fine-tune. No separate adapter or base-model download is needed. Image input uses the matching vision projector. These published Q8 results compare the models on the same questions. Jev and Kev report top-choice accuracy; Typed reports agreement with synthetic teacher labels.
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Qwen3 is the latest generation of large language models in Qwen series, offering a comprehensive suite of dense and mixture-of-experts (MoE) models. Built upon extensive training, Qwen3 delivers groundbreaking advancements in reasoning, instruction-following, agent capabilities, and multilingual support, with the following key features: **Qwen3-4B** has the following features: - Type: Causal Language Models - Training Stage: Pretraining & Post-training - Number of Parameters: 4.0B - Number of Paramaters (Non-Embedding): 3.6B - Number of Layers: 36 - Number of Attention Heads (GQA): 32 for Q and 8 for KV - Context Length: 32,768 natively and 131,072 tokens with YaRN. For more details, including benchmark evaluation, hardware requirements, and inference performance, please refer to our blog, GitHub, and Documentation.
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> ## Correction notice, 2026-10-01 > > **The evaluation numbers for this model are withdrawn.** They were never printed on this > card; they live on the parent repository's card, and every one of them is withdrawn > there, with the reasons. The GGUF files themselves are unchanged and are not withdrawn. > > Read the notice on qwen2.5-1.5b-uncensored before quoting > any figure for this model. The parent card carries what this model is, how it was made, what abliteration did to it, and the evaluation numbers. **Read it before using these weights**: this model does not refuse, which is the entire point of it and the thing to understand before downloading. Both were converted from the parent's safetensors with `convert_hf_to_gguf.py` and quantised with `llama-quantize`. Each file was loaded and asked to generate before publication, because a GGUF that converts but does not run is exactly the kind of thing that ships broken.
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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。
月間トークン数を調整してAPI費用を比較。
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。