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AI 모델 탐색 85003
Qwen3-4B-Instruct-2507-GGUF
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bullerwins+ Technical Report + Responsible Generative AI Toolkit + TranslateGemma on Kaggle + TranslateGemma on Vertex Model Garden TranslateGemma is a family of lightweight, state-of-the-art open translation models from Google, based on the Gemma 3 family of models. TranslateGemma models are designed to handle translation tasks across 55 languages. Their relatively small size makes it possible to deploy them in environments with limited resources such as laptops, desktops or your own cloud infrastructure, democratizing access to state of the art translation models and helping foster innovation for everyone. + Text string, representing the text to be translated + Images, normalized to 896 x 896 resolution and encoded to 256 tokens each + Total input context of 2K tokens
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bullerwins+ Technical Report + Responsible Generative AI Toolkit + TranslateGemma on Kaggle + TranslateGemma on Vertex Model Garden TranslateGemma is a family of lightweight, state-of-the-art open translation models from Google, based on the Gemma 3 family of models. TranslateGemma models are designed to handle translation tasks across 55 languages. Their relatively small size makes it possible to deploy them in environments with limited resources such as laptops, desktops or your own cloud infrastructure, democratizing access to state of the art translation models and helping foster innovation for everyone. + Text string, representing the text to be translated + Images, normalized to 896 x 896 resolution and encoded to 256 tokens each + Total input context of 2K tokens
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bullerwins+ Technical Report + Responsible Generative AI Toolkit + TranslateGemma on Kaggle + TranslateGemma on Vertex Model Garden **Terms of Use**: Terms **Authors**: Google Translate TranslateGemma is a family of lightweight, state-of-the-art open translation models from Google, based on the Gemma 3 family of models. TranslateGemma models are designed to handle translation tasks across 55 languages. Their relatively small size makes it possible to deploy them in environments with limited resources such as laptops, desktops or your own cloud infrastructure, democratizing access to state of the art translation models and helping foster innovation for everyone.
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bullerwinsYou need to download both a high-noise model and a low-noise model. High noise is used for the first steps and the low-noise for the details. Place them on ComfyUI/models/unet You will need ComfyUI-GGUF from city96 💜 Wan    ｜    🖥️ GitHub    |   🤗 Hugging Face    |   🤖 ModelScope    |    📑 Technical Report    |    📑 Blog    |   💬 WeChat Group    |    📖 Discord   
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bullerwinsYou need to download both a high-noise model and a low-noise model. High noise is used for the first steps and the low-noise for the details. Place them on ComfyUI/models/unet You will need ComfyUI-GGUF from city96 💜 Wan    ｜    🖥️ GitHub    |   🤗 Hugging Face    |   🤖 ModelScope    |    📑 Technical Report    |    📑 Blog    |   💬 WeChat Group    |    📖 Discord   
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자세히 보기 ↗Qwen3-Coder-Next-AWQ-4bit
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자세히 보기 ↗Qwen3.5-4B-AWQ-text-flat
bumbukText-only AWQ quantum Qwen3.5-4B (2.91 GiB / 3.13 GB, one safetensors file) with tensors renamed to the flat naming scheme expected by vLLM. The original checkpoint kumar2235/Qwen3.5-4B-AWQ is preserved in the VLM model markup: all tensors are prefixed with `model.language_model.*` (a legacy of `Qwen3_5ForConditionalGeneration`). The vLLM implementation of the text architecture `Qwen3_5ForCausalLM` is flat: expects `model.layers.*`, `model.embed_tokens`, and `model.norm`. Because of this, vLLM doesn't load the original and crashes on startup: Renaming is rewriting the safetensors header (stdlib Python, no dependencies: `data_offsets` in safetensors are calculated from the start of the data section, so the header can be changed freely, the data is not shifted):
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자세히 보기 ↗Agent-RRM
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자세히 보기 ↗CreativeSmart-2x7B
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자세히 보기 ↗LMF-2.5-2B-Code-GGUF
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자세히 보기 ↗SuperMiniCPM5-2B-Qween
bunnycore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 ↗rubert-tiny2-russe-toxicity
BunnyNoBugsThis model is a fine-tuned version of cointegrated/rubert-tiny2 on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set: - Loss: 0.2087 - Precision Macro: 0.9395 - Recall Macro: 0.9394 - F1 Macro: 0.9394 - F1 Neutral: 0.9398 - F1 Toxic: 0.9390 The following hyperparameters were used during training: - learning_rate: 2e-05 - train_batch_size: 32 - eval_batch_size: 64 - seed: 42 - optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 - lr_scheduler_type: linear - num_epochs: 10
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자세히 보기 ↗tidypr-1.5b-gguf
bunnyweb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 ↗parti_0_full
bunsenfeng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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bunsenfeng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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동일 채널의 기본 텍스트 토큰 요금 비교
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