~14T param, 114 layers, hybrid GDN/MLA, MoE (1,224 experts, top-48 + 1 shared), NVFP4. Internal codename `numbat`, Anthropic's next Mythos-class training run. `numbat` is the codename referenced in the Claude Code source leak (Mar 2026). This is a checkpoint from that training run, pulled mid-pretraining. The 772 shards total ~7.72 TB of tensor data. Each shard is safetensors format, under 10.6 GB per file. `configuration_numbat.py` and `modeling_numbat.py` are included: a complete reference implementation of the checkpoint. Its module tree has an exact slot for every tensor in every shard, so the full checkpoint loads with `load_state_dict(strict=True)` (and, since the classes derive from `PreTrainedModel`, also via `AutoModelForCausalLM.from_pretrained(..., trust_remote_code=True)`). `NumbatForCausalLM.forward` runs the trunk and `NumbatForCausalLM.draft` runs the MTP layer.
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This checkpoint combines **REAP-288 expert pruning**, **MLX 4-bit quantization**, an **SSD-backed N-gram table**, and the model's **native MTP head** in a package tested with `mlx-serve`. It is intended for local inference, coding-agent experiments, long-context research, and community evaluation of native MTP on Apple Silicon. > [!IMPORTANT] > This is an unofficial community derivative, not an official Qwen release. It is labeled “Uncensored” because it was assembled for reduced-refusal behavior; the degree of refusal reduction has not been formally benchmarked on this exact checkpoint.
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A monolingual automatic speech recognition model for **Bulgarian**, fine-tuned from openai/whisper-large-v3. Part of **BuzzASR**, a suite of 102 language-specialized ASR models (paper: arXiv:2609.09554, Findings of EMNLP 2026). > 🏆 **State-of-the-art (open-source).** On the combined FLEURS + Common Voice test set, this model > achieves the lowest CER of every open system we compare against: Whisper-large-v3, Omnilingual 1B/7B, MMS, Qwen3-ASR, and Cohere Transcribe. FLEURS + **Common Voice Corpus 25.0** (Mozilla, March 2025; https://commonvoice.mozilla.org/en/datasets), capped per the paper. Text-only data from the **Goldfish** corpus (Chang et al., 2026).
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