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This is a sentence-transformers model: It maps sentences & paragraphs to a 768 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic search. It was trained on the code_search_net dataset and can be used to search program code given text. Using this model becomes easy when you have sentence-transformers installed:

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Target-matched ModelOpt NVFP4 DSpark speculative drafter for fleetml/Qwen3.8-27B-Uncensored-NVFP4-RTX5090. The drafter was initialized from RadixArk/Qwen3.8-27B-DSpark, trained in BF16 on hidden states captured from the exact OrcaRouter-derived NVFP4 target, and converted to ModelOpt NVFP4 for RTX 5090 serving. The current NVFP4 pair reached **217.73 tokens per second median decode** across 18 successful requests on one RTX 5090.

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RTX 5090 optimized ModelOpt NVFP4 conversion of orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored, produced directly from the original BF16 safetensors. This checkpoint preserves the Qwen3.8 vision-language architecture and native MTP tensors. It is paired with the target-matched fleetml/Qwen3.8-27B-Uncensored-DSpark-RTX5090, now released in ModelOpt NVFP4. The validated Hermes serving profile launches with a 122,880-token context limit. SGLang automatically allocated an 87,798-token active pool and left 2.83 GB of GPU memory free after cache allocation and CUDA graph capture on one RTX 5090.

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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。

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