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needle3

Cactus-Compute

A foundation model for mobiles, wearables, robots, smart home, automotive and microcontrollers. The whole model is a single 8-29 MB file, and we trade general chat capacity to beat models 10x its size on mobile tool calls and match 2-3x bigger models on extraction. - **Tool calls**: given the functions your app exposes, Needle picks the right ones and fills every argument from what the user said. Ask for two things and you get two calls in order; ask for something no tool covers and you get an empty list, not a guess. - **Structured extraction**: declare a shape, hand over messy text, get typed fields back: an invoice, a booking, a notification, a form. The decode grammar guarantees the output parses, and extraction generalises to classification. - **Text embedding**: the same model returns a vector for a sentence, so an app can search, match and route locally. The same engine also runs Whistle, our 16.9 MB speech-to-text model in seven languages. Load `whistle.cact` beside `needle3.cact` and the one binary transcribes a clip on its own, or answers it against your tools in a single call and returns the calls and the transcript in one JSON object.

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han2han-rl

cadazar

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This is the official classifier for text behaviors in HarmBench. This model support standard (text) behaviors and contextual behaviors. 📚 Example Notebook to use the classifier can be found here 💻 *Table 1: Agreement rates between previous metrics and classifiers compared to human judgments on our manually labeled validation set. Our classifier, trained on distilled data from GPT-4-0613, achieves performance comparable to GPT-4.*

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COST EXPLORER

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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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