Qwen3-VL-2B-Instruct-GGUF
ggml-org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。
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1. Model Summary 2. Evaluation 3. Training 4. Limitations 5. License SmolLM3 is a 3B parameter language model designed to push the boundaries of small models. It supports 6 languages, advanced reasoning and long context. SmolLM3 is a fully open model that offers strong performance at the 3B–4B scale. The model is a decoder-only transformer using GQA and NoRope, it was pretrained on 11.2T tokens with a staged curriculum of web, code, math and reasoning data. Post-training included midtraining on 140B reasoning tokens followed by supervised fine-tuning and alignment via Anchored Preference Optimization (APO).
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For more info, please refer to this PR: https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/13050
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Original model: https://huggingface.co/HuggingFaceTB/SmolVLM2-500M-Video-Instruct For more info, please refer to this PR: https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/13050
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This model is ModelCloud/tinyllama-15M-stories repeated 4 times to make 4 experts. The model is used for testing, not intended to be used in production (unless your product is some kind of bedtime story teller) A LoRA adapter trained on first 100 paragraphs of shakespeare can be found inside `moe_shakespeare15M`
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Q8_0 GGUF of ggml-org/tinylaya-for-testing, a slice of convaiinnovations/laya for testing purposes only. The output is not meaningful. Do not use this model for anything other than testing a loader or a runtime.
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Q8_0 GGUF (text model + mmproj) of a very small slice of openjev/openjev, for testing purposes only. The slice keeps the first 4 of 64 text layers and the first 2 of 27 vision blocks, and also cuts the width (hidden size 5120 -> 64, fewer attention heads, smaller FFN). About 34M parameters, most of them in the token embedding and output matrices. The output is not meaningful. Do not use this model for anything other than testing a loader or a runtime.
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This is a decision model, to be used via `/v1/systemone` API. See https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30383 > [!IMPORTANT] > This model is automatically converted using https://github.com/ggml-org/convert
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This is a decision model, to be used via `/v1/systemone` API. See https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30383 > [!IMPORTANT] > This model is automatically converted using https://github.com/ggml-org/convert
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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。