DeepSeek-V4-Pro-Qwen3.5-4B
Jackrong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。
入力 テキスト→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗DISCOVER & COMPARE
AIモデルを探す 80
🔬 DeepSeek-V4-Pro Distillation 🧠 4B Parameters 📐 ~250K Math & STEM Samples ⚡ MTP-Q8 Evaluated 💡 What is DeepSeek-V4-Pro-Qwen3.5-4B? DeepSeek-V4-Pro-Qwen3.5-4B is a reasoning-focused fine-tune of Qwen3.5-4B , distilled from responses generated by DeepSeek-V4-Pro in Max Effect mode . It follows the same training pipeline and approximately 250,000-sample mathematics and STEM mixture used for the 9B release, while targeting a substantially smaller and more accessible deployment class. 🧩 Structured Reasoning Learns multi-step solution patterns and explicit problem decomposition from a strong teacher.
翻訳待ち・原文を表示
入力 テキスト→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗DeepSeek-V4-Pro-Qwen3.5-9B
Jackrong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。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 テキスト→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗🔬 DeepSeek-V4-Pro Distillation 🧠 9B Parameters 📐 ~250K Math & STEM Samples ⚡ MTP & NVFP4 Evaluated 💡 What is DeepSeek-V4-Pro-Qwen3.5-9B? DeepSeek-V4-Pro-Qwen3.5-9B is a reasoning-focused fine-tune of Qwen3.5-9B , distilled from responses generated by DeepSeek-V4-Pro in Max Effect mode . The release concentrates its supervised signal on mathematics and STEM problem solving while preserving the efficiency and practical deployability of the 9B parameter class. 🧩 Structured Reasoning Learns rigorous problem decomposition and multi-step solution patterns from a strong teacher.
翻訳待ち・原文を表示
入力 テキスト→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗Gemopus-4-26B-A4B-it-GGUF
Jackrong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。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 テキスト · 画像→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗Gemopus-4-E4B-it-GGUF
Jackrong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。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 テキスト · 画像→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗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。
入力 未確認→ 出力 未確認
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗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。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 テキスト→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗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。
入力 テキスト→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗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。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 未確認→ 出力 未確認
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗Kestrel-4B-Coder-GGUF
Jackrong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。
入力 テキスト · 画像→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗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。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 テキスト→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗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。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 テキスト→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗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。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 テキスト→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗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。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 テキスト→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗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。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 テキスト→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗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。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 テキスト→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗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。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 テキスト→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗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。
入力 テキスト→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗MLX-Qwopus3.5-9B-v3-4bit
JackrongThis model Jackrong/MLX-Qwopus3.5-9B-v3-4bit was converted to MLX format from Jackrong/Qwopus3.5-9B-v3 using mlx-lm version **0.30.7**.
翻訳待ち・原文を表示
入力 テキスト→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗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。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 テキスト · 画像→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗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。
入力 テキスト · 画像→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗**Qwen3.5-2B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled** is a highly capable reasoning model fine-tuned on top of the Qwen3.5-0.8B dense architecture. The model's core directive is to leverage state-of-the-art Chain-of-Thought (CoT) distillation primarily sourced from Claude-4.6 Opus interactions. Through Supervised Fine-Tuning (SFT) focusing specifically on structured reasoning logic, this model excels in breaking down complex user problems, planning step-by-step methodologies within strictly formatted ` ` tags, and ultimately delivering precise, nuanced solutions. The model includes targeted optimizations addressing Qwen3.5’s tendency toward excessive transitional or repetitive reasoning on simple queries. Through deep distillation and structural imitation of Claude-4.6-Opus reasoning chains, the model adopts a more efficient structured thinking pattern: **“Let me analyze this request carefully: 1..2..3...”.** This streamlined reasoning paradigm significantly reduces redundant cognitive loops while preserving deep analytical capacity, resulting in substantially improved inference efficiency.
翻訳待ち・原文を表示
入力 テキスト→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗🔥 **Update (April 5):** I’ve released the complete training notebook, codebase, and a comprehensive PDF guide to help beginners and enthusiasts understand and reproduce this model's fine-tuning process. 👉 **GitHub Repository: Jackrong-llm-finetuning-guide** Visit the repo to dive into the codebase and reproduce the results locally or on Colab. **🔗 Qwopus3.5-27b Complete Fine-Tuning Guide (PDF)** * **The Full Pipeline:** A step-by-step walkthrough—from downloading the base model and unifying heterogeneous data, to configuring trainer hyperparameters and publishing to Hugging Face. * **Beginner Friendly:** Includes an introductory guide to getting started with Google Colab and Unsloth. * *Feedback welcome! If you spot any areas for improvement, please let me know and I will update it promptly.*
翻訳待ち・原文を表示
入力 テキスト · 画像→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗該当するモデルがありません
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。
COST EXPLORER
モデル選びに、費用の視点も。
月間トークン数を調整してAPI費用を比較。
1 M = 100万トークン・米ドル
同一チャネルの基本テキスト料金を比較
同一チャネルの基本テキスト料金を比較
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。
MODEL HANDBOOK
モデルを理解して選ぶ
API料金はどう比較しますか？+
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。
オープンウェイトは無料で商用利用できますか？+
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。
ランキング1位が最適ですか？+
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。