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AFM-4.5B

arcee-ai

AFM-4.5B is a 4.5 billion parameter instruction-tuned model developed by Arcee.ai, designed for enterprise-grade performance across diverse deployment environments from cloud to edge. The base model was trained on a dataset of 8 trillion tokens, comprising 6.5 trillion tokens of general pretraining data followed by 1.5 trillion tokens of midtraining data with enhanced focus on mathematical reasoning and code generation. Following pretraining, the model underwent supervised fine-tuning on high-quality instruction datasets. The instruction-tuned model was further refined through reinforcement learning on verifiable rewards as well as for human preference. We use a modified version of TorchTitan for pretraining, Axolotl for supervised fine-tuning, and a modified version of Verifiers for reinforcement learning. The development of AFM-4.5B prioritized data quality as a fundamental requirement for achieving robust model performance. We collaborated with DatologyAI, a company specializing in large-scale data curation. DatologyAI's curation pipeline integrates a suite of proprietary algorithms—model-based quality filtering, embedding-based curation, target distribution-matching, source mixing, and synthetic data. Their expertise enabled the creation of a curated dataset tailored to support strong real-world performance. The model architecture follows a standard transformer decoder-only design based on Vaswani et al., incorporating several key modifications for enhanced performance and efficiency. Notable architectural features include grouped query attention for improved inference efficiency and ReLU^2 activation functions instead of SwiGLU to enable sparsification while maintaining or exceeding performance benchmarks.

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Arcee-Blitz

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Arcee-Spark

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Arcee-VyLinh

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Caller

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1 M = 100万トークン・米ドル
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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。

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選び方とよくある質問
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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。

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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