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GLM-5.2-MTP-MLX

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Kolibri-MLX-Q9

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1. 开源数据(wudao_base_200GB[1]、m3e[2]和simclue[3])，着重挑选了长度大于512的文本 2. 在通用语料库上使用LLM构造一批(question, paragraph)和(sentence, paragraph)数据 1. 对比学习损失函数 2. 带有难负例的对比学习损失函数(分别基于bm25和vector构造了难负例) 3. EWC(Elastic Weights Consolidation)[4] 4. cosent loss[5] 5. 每一种类型的数据一个迭代器，分别计算loss进行更新 stella-v2在stella模型的基础上，使用了更多的训练数据，同时知识蒸馏等方法去除了前置的instruction( 比如piccolo的`查询:`, `结果:`, e5的`query:`和`passage:`)。

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Quantized GGUF builds of InfinimindCreations/Spark-X2.5-4B-uncensored, an abliterated Spark-X2.5-4B with 0 refusals across 400 harmful prompts and no measurable capability loss (perplexity change -0.06 %). Evaluation details and method are on the source model card. Spark-X2.5 support lives in a fork, XHToken/llama.cpp. Upstream llama.cpp has no `Spark2_5` converter and Ollama 0.33.3 rejects the file with `failed to validate GGUF with llama-quantize without compatibility patches`. Measured, not assumed: we hit exactly that error. Spark writes into a reasoning block by default. Through an OpenAI-compatible endpoint the visible `content` is then empty while the actual answer sits in `reasoning_content`. Pass `enable_thinking: false`, or run Ollama with `--think=false`.

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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。

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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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