Ovis2-8B
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자세히 보기 ↗DISCOVER & COMPARE
AI 모델 탐색 85001
OvisOCR
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자세히 보기 ↗OvisOCR2
ATH-MaaSWe are pleased to announce the release of OvisOCR2, a compact 0.8B end-to-end model for page-level document parsing. Given a document page image, OvisOCR2 generates a Markdown representation in natural reading order, covering text, formulas, tables, and visual regions. OvisOCR2 is developed by post-training Qwen3.5-0.8B using a carefully designed data engine that combines real-world and synthetic data, together with a multi-stage training recipe integrating SFT, RL, and OPD. The model delivers strong document parsing performance while maintaining a small deployment footprint. OvisOCR2 achieves an overall score of 96.58 on OmniDocBench v1.6, establishing a new state of the art and **becoming the first end-to-end model to top this leaderboard previously dominated by pipeline methods**. On PureDocBench, OvisOCR2 also achieves the highest Avg3 score of 75.06.
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자세히 보기 ↗OvisOCR3
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자세히 보기 ↗MicroGlot
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자세히 보기 ↗tinyllama-cpt
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자세히 보기 ↗slm-tavenel-10m
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자세히 보기 ↗slm-tavenel-1m
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자세히 보기 ↗slm-tavenel-25m
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자세히 보기 ↗Llama-3-11b-Instruct
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자세히 보기 ↗colqwen3.5-4.5B-v3
athrael-soju> **Note on embed dim.** Projection head is 320-dim (trained). `config.json` sets `dim: 320` (read by `ColQwen3_5`) with `embed_dim: 320` as a synonym for cross-ecosystem tools, so `ColQwen3_5.from_pretrained(...)` loads correctly by default. Leaderboard columns showing `128` reflect the colpali-engine class default (`self.dim = getattr(config, "dim", 128)`) and not the actual output dim. V3 builds on V2 with automated hyperparameter search and evolutionary model soup merging. The search identified an optimal LoRA config (r=16, alpha=64) with cosine scheduling, and the final checkpoint is a per-layer evolutionary merge with V2. The result is a +0.0219 improvement over V2 across benchmarks. _Rankings on the live ViDoRe V3 leaderboard drift as new submissions land. At release, v3 held **#3 overall**; figures below were captured on 2026-04-20, where v3 sits at **#6 on Mean (Task)** and remains **top-3 among 4B-class models**._
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자세히 보기 ↗ColUltraVBERT
athrael-soju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。
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자세히 보기 ↗Selene-1-Llama-3.3-70B
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자세히 보기 ↗JEV-27B-VL-GGUF
Atlas3DGGUF builds of autotrust/JEV-27B-VL for llama.cpp's native decision endpoint `/v1/systemone`, with JEV's own readout: false/true for yes/no, the digits 0–5 for scores, and letters for choices, plus its decision-head bias and calibrated temperatures. These are also the builds for **older GPUs such as V100s**, which cannot run FP8/FP4 checkpoints. > **Requires a patched llama.cpp (for now).** The `jev` decision type is not in upstream llama.cpp yet. > Apply `llama.cpp-jev.patch` (made against upstream `bed0a85`) and build. It adds the converter class, > the GGUF metadata keys and the server readout. > ⚠️ **Q4_K_M is less accurate.** About 1 decision in 14 differs from full precision. Prefer Q8_0 when it > fits. Q4_K_M is for 24 GB-class cards.
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자세히 보기 ↗DeepSeek-V4-Flash-0731-FP8-DSpark
AtlasCloudRouted MoE experts converted MXFP4/FP4 -> block FP8 via lossless `cast_e2m1fn_to_e4m3fn` (`tmp/scripts/convert_hf_mxfp4_experts_to_fp8.py`). `expert_dtype` removed from `config.json`; other fields (including `dspark_*` if present) kept.
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자세히 보기 ↗DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp-FP8-DSpark
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자세히 보기 ↗moulsot.v0.3
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자세히 보기 ↗fermi-512
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자세히 보기 ↗Cyber-Ornith-1.5-9B-GGUF
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자세히 보기 ↗Gemma4-26B-A4B-Instruct-QAT-GGUF
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자세히 보기 ↗MiniCPM-V-4.6-NPU2
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자세히 보기 ↗일치하는 모델 없음
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MODEL HANDBOOK
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API 요금은 어떻게 비교하나요?+
입력, 출력, 캐시 요금을 구분하고 동일 작업량으로 비교하세요. 이미지, 음성, 영상은 개수, 시간, 해상도로 과금될 수 있습니다.
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반드시 그렇지는 않습니다. 버전별 라이선스, 상업 이용 제한, 정책을 확인하세요. 자체 호스팅에는 연산 및 유지 비용도 듭니다.
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