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2B dictation model (Qwen3.5 base, step 7314) quantized to affine Q6 group 64 for the FluidDecode runtime, with the v23 five-layer block-16 DFlash drafter attached, served at block 8 (taps [2, 7, 12, 17, 21], full 98k draft vocabulary, causal block attention). Output is byte-identical to plain greedy decoding. Requires FluidIntelligence with causal DFlash block attention (September 2026 or later).

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Core ML export of the final `nvidia/Nemotron-3-Diarization` checkpoint (revision `98fcee8e866bb534eee85d1eb3817170700ae717`), for on-device speaker diarization on macOS 14+ / iOS 17+. Weights are stored as fp16 and widened to fp32 at load time (`constexpr_cast`), so every op computes in fp32. The package stays at fp16 size (~199 MB). Frame-level agreement with NVIDIA's NeMo reference, same streaming loop and post-processing, on real meeting recordings:

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選び方とよくある質問
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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。

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