MoD-Embedding
bflhc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。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
언어부터 이미지, 오픈 웨이트부터 API까지. 기능과 실제 비용을 비교하세요.
다음 아이디어에 맞는 AI를 찾아보세요.
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。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
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。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
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。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
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。
**First community NVFP4 quantization** of google/gemma-4-26B-A4B-it — the Mixture-of-Experts variant of Gemma 4 with 25.2B total parameters and only 3.8B active per token. A/B comparison against the BF16 original, both served via vLLM on DGX Spark (GB10 Blackwell, SM 12.1). Quality via lm-evaluation-harness with `--apply_chat_template`. Math reasoning (GSM8K) takes a ≈4pp hit — chained numerical steps accumulate rounding errors. Instruction-following (IFEval) is essentially unaffected (≈1pp, within noise). Typical quantization signature.
번역 대기 중 · 원문 표시
**First community NVFP4 quantization** of google/gemma-4-26B-A4B-it — the Mixture-of-Experts variant of Gemma 4 with 25.2B total parameters and only 3.8B active per token. Tested on NVIDIA DGX Spark (128GB unified memory, GB10 Blackwell, SM 12.1). Model loads at 15.7 GiB — plenty of headroom for 65K+ context with FP8 KV cache. Gemma 4 MoE stores expert weights as **fused 3D tensors** (`nn.Parameter` of shape `[128, dim, dim]`) instead of individual `nn.Linear` modules. NVIDIA Model Optimizer (modelopt) only quantizes `nn.Linear` — it silently skips the 3D expert parameters, which are 91% of the model.
번역 대기 중 · 원문 표시
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。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
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。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
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。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
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。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
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。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
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。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
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。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
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。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
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。
* Natural Language Processing with Transformer By Lewis Tunstall, Leandro von Werra, Thomas Wolf
번역 대기 중 · 원문 표시
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。
Bert is a Transformer Bidirectional Encoder based Architecture trained on MLM(Mask Language Modeling) objective bert-base-uncased finetuned on the emotion dataset using HuggingFace Trainer with below training parameters ```bibtex @misc{savani2021bertemotion, author = {Savani, Bhadresh}, title = {{bert-base-uncased-emotion: BERT Fine-tuned for Emotion Classification}}, year = {2021}, publisher = {Hugging Face}, doi = {10.57967/hf/XXXX}, url = {https://huggingface.co/bhadresh-savani/bert-base-uncased-emotion} }
번역 대기 중 · 원문 표시
l6RfqcHPlI0jWr7TVGoFsWZ64YAg - type: recall value: 0.927 name: Recall Micro verified: true verifyToken: eyJhbGciOiJFZERTQSIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJoYXNoIjoiMjEyYmZiZDQ4MzM1ZmQ2ZmJhZWU4OTVkNmViYjA5NzhiN2MxODE0MzUxZTliZTk0MzViZDAyNGU4MDFjYjM1MSIsInZlcnNpb24iOjF9.9lazxLXbPOdwhqoYtIudwRwjfNVZnUu7KvGRklRP_RAoQStAzgmWMIrT3ckX_d5_6bKZH9fIdujUn5Qz-baKBw - type: recall value: 0.927 name: Recall Weighted verified: true verifyToken: eyJhbGciOiJFZERTQSIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJoYXNoIjoiMWVhMzY0YTA4YmQzYTg4YTBiMzQ5YzRiZWJhMjM1NjUzZGQxZmQ5M2NkZDcyNTQ0ZmJjN2NkY2ZiYjg0OWI0ZCIsInZlcnNpb24iOjF9.QgTv726WCTyvrEct0NM8Zpc3vUnDbIwCor9EH941-zpJtuWr-xpdZzYZFJfILkVA0UUn1y6Jz_ABfkfBeyZTBg - type: f1 value: 0.8825061528287809 name: F1 Macro verified: true verifyToken: eyJhbGciOiJFZERTQSIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJoYXNoIjoiNzQzZTJkMDAwOTUwMzY3ZjI2MjIxYjlmZTg3YTdhNTc4ZjYyMmQ2NDQzM2FmYzk3OGEzNjhhMTk3NTQ3OTlhNyIsInZlcnNpb24iOjF9.hSln1KfKm0plK7Qao9vlubFtAl1M7_UYHNM6La9gEZlW_apnU1Mybz03GT2XZORgOVPe9JmgygvZByxQhpsYBw - type: f1 value: 0.927 name: F1 Micro verified: true verifyToken: eyJhbGciOiJFZERTQSIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJoYXNoIjoiNzljODQ3NjE3MDRkODE3ZjFlZmY5MjYyOGJlNDQ4YzdlZGRiMTI5OGZiZWM2ODkyZjMyZWQ3MTkzYWU5YThkOCIsInZlcnNpb24iOjF9.7qfBw39fv22jSIJoY71DkOVr9eBB-srhqSi09bCcUC7Huok4O2Z_vB7gO_Rahh9sFgKVu1ZATusjTmOLQr0fBw - type: f1 value: 0.926876082854655 name: F1 Weighted verified: true verifyToken: eyJhbGciOiJFZERTQSIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJoYXNoIjoiMjJhN2UzODgxOWQ0Y2E3YTcwZTQxMDE0ZWRmYThjOWVhYWQ1YjBhMzk0YWUxNzE2ZjFhNWM5ZmE2ZmI1YTczYSIsInZlcnNpb24iOjF9.nZW0dBdLmh_FgNw6GaITvSJFX-2C_Iku3NanU8Rip7FSiRHozKPAjothdQh9MWQnq158ZZGPPVIjtyIvuTSqCw - type: loss value: 0.17403268814086914 name: loss verified: true verifyToken: eyJhbGciOiJFZERTQSIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJoYXNoIjoiMTVjZmFiOGQwZGY1OTU5YWFkNGZjMTlhOGI4NjE3MGI4ZDhkODcxYmJiYTQ3NWNmMWM0ODUyZDI1MThkYTY3ZSIsInZlcnNpb24iOjF9.OYz5BI3Lz8LgjAqVnD6NcrG3UAG0D3wjKJ7G5298RRGaNpb621ycisG_7UYiWixY7e2RJafkfRiplmkdczIFDQ --- ```bibtex @misc{savani2021distilbertemotion, author = {Savani, Bhadresh}, title = {{distilbert-base-uncased-emotion: DistilBERT Fine-tuned for Emotion Classification}}, year = {2021}, publisher = {Hugging Face}, doi = {10.57967/hf/XXXX}, url = {https://huggingface.co/bhadresh-savani/distilbert-base-uncased-emotion} } * Natural Language Processing with Transformer By Lewis Tunstall, Leandro von Werra, Thomas Wolf
번역 대기 중 · 원문 표시
```bibtex @misc{savani2021robertaemotion, author = {Savani, Bhadresh}, title = {{roberta-base-emotion: RoBERTa Fine-tuned for Emotion Classification}}, year = {2021}, publisher = {Hugging Face}, doi = {10.57967/hf/XXXX}, url = {https://huggingface.co/bhadresh-savani/roberta-base-emotion} } * Natural Language Processing with Transformer By Lewis Tunstall, Leandro von Werra, Thomas Wolf
번역 대기 중 · 원문 표시
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。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
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。
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。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
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。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
제공사, 분류, 입출력 조건을 조정하세요. 새 모델이 계속 등록됩니다.
월간 토큰 사용량으로 예상 API 비용을 비교하세요.
수집된 백만 토큰당 USD 요금입니다. 캐시 할인, 구간 요금, 추가 추론 출력, 세금은 제외됩니다. 최신 요금은 출처에서 확인하세요.
입력, 출력, 캐시 요금을 구분하고 동일 작업량으로 비교하세요. 이미지, 음성, 영상은 개수, 시간, 해상도로 과금될 수 있습니다.
반드시 그렇지는 않습니다. 버전별 라이선스, 상업 이용 제한, 정책을 확인하세요. 자체 호스팅에는 연산 및 유지 비용도 듭니다.
순위는 작업, 버전, 평가 방식에 따라 다릅니다. 실제 업무로 정확도, 지연, 안정성, 비용을 비교하세요.