Danish ASR. Fine-tuned from syvai/hviske-v5.1 on the CoRal v3 train splits with **layer-wise learning-rate decay** (encoder LR = 0.75 × decoder LR) for 5 epochs. A 2B-parameter Conformer encoder-decoder ASR model, optimized for Danish read-aloud and conversational speech. Evaluated on the *complete* test splits (17,560 samples). Two normalization conventions:

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plapre-3

syvai

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plapre-nano-v2

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qwen3.8-27b-3090-fast-variant

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Qwen3.8-27B-DFlash2-W4A16

syvai

incoai/Qwen3.8-27B-DFlash2 — the DFlash2 block drafter for Qwen3.8-27B (5 Qwen3-style layers, 1.92B parameters, 3.85 GB in bf16) — requantized to **W4A16 compressed-tensors** (pack-quantized, group 128, symmetric, Marlin) with **GPTQ**, so it fits next to a 27B target on a 24 GB card: **1.19 GB**. Built by and for syv-ai/qwen38-27b-rtx3090 (Qwen3.8-27B on one RTX 3090 with vLLM): `single-user/start_qwen.sh` with `SPEC=dflash2`. Measured on the W4A16 target (RTX 3090, 8 realistic chat prompts × 1,024 tokens, vLLM 0.27.1 with the repo's patches): same acceptance as the bf16 drafter at greedy (3.34-3.65 vs 3.54 tokens per step), about 5% lower at the model's default sampling; per decode step it reads 2.7 GB less, which is what makes it a net win on this card. Details and the pipeline (`drafter/capture_dflash2.py`, `drafter/quant_dflash2.py`) in the repo's `drafter/README.md`.

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COST EXPLORER

モデル選びに、費用の視点も。

コスト分析

月間トークン数を調整してAPI費用を比較。

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
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

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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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