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Devstral-Small-2-24B-AWQ

mattbucci

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In-house **AWQ-Marlin (4-bit)** quantization of `google/gemma-4-12B-it` — the encoder-free omni Gemma 4 (`Gemma4UnifiedForConditionalGeneration`): text + reasoning + tool-use + vision + audio, global-MQA attention, 5:1 sliding:full, ~262K native context. Packed **data-free** from the QAT base `google/gemma-4-12B-it-qat-q4_0-unquantized` (Gemma's quantization-aware-trained release). Because QAT already conditions the weights onto a 4-bit grid, a plain RTN re-quantization to AWQ group-128 is **near-lossless** — no calibration corpus needed: Weights are **5.4 GB/rank** at int4. Identical text quality to the BF16 base at matched context length.

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gemma-4-26B-AWQ

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gemma-4-31B-it-AutoRound-AWQ

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Qwen3.8-27B-AWQ

mattbucci

4-bit AWQ quantization of Qwen/Qwen3.8-27B, calibrated in-house on 2×RTX 3090 (Ampere, sm_86) for **single-user 256K-context serving under SGLang**. Thinking, image, and **video** are all preserved and probe-verified. Weights are ~18.7 GB, so the model fits two 24 GB cards at TP=2 with room for a deep KV pool (697K tokens measured at `--max-running 1`). Single-user decode throughput (M=1, 100 output tokens, depth server-verified via `actual_input_tokens`):

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月間入力トークン 10 M月間出力トークン 2 M1 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。

MODEL HANDBOOK

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選び方とよくある質問

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。

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