Jamba Reasoning 3B
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AI 모델 탐색 22962
AI21-Jamba-Mini-1.5
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ai21labsAI21’s Jamba Reasoning 3B is a top-performing reasoning model that packs leading scores on intelligence benchmarks and highly-efficient processing into a compact 3B build. Read the full blog post here. The hybrid design combines Transformer attention with Mamba (a state-space model). Mamba layers are more efficient for sequence processing, while attention layers capture complex dependencies. This mix reduces memory overhead, improves throughput, and makes the model run smoothly on laptops, GPUs, and even mobile devices, while maintainig impressive quality. **Smart: Leading intelligence scores** The model outperforms competitors, such as Gemma 3 4B, Llama 3.2 3B, and Granite 4.0 Micro, on a combined intelligence score that averages 6 standard benchmarks.
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ai21labsJamba2 3B is an ultra-compact open source model designed to bring enterprise-grade reliability to on-device deployments. At just 3B parameters, it runs efficiently on consumer devices—iPhones, Androids, Macs, and PCs—while maintaining the grounding and instruction-following capabilities required for production use. Released under Apache 2.0 License with a 256K context window, Jamba2 3B enables developers to build reliable AI applications for edge environments. For more details, read the full release blog post. * **On-device deployment:** Runs efficiently on iPhones, Androids, Macs, and PCs * **Ultra-compact footprint:** 3B parameters enabling edge deployments with minimal resources * **Benchmark leadership:** Excels on IFBench, IFEval, Collie, and FACTS * **256K context window:** Processes long documents and knowledge bases * **Apache 2.0 License:** Fully open source for commercial use * **SSM-Transformer architecture:** Memory-efficient design for resource-constrained environments
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자세히 보기 ↗AI21-Jamba2-Mini-FP8
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자세히 보기 ↗Jamba-tiny-random
ai21labsThis is a tiny, dummy version of Jamba, used for debugging and experimentation over the Jamba architecture. It has 128M parameters (instead of 52B), **and is initialized with random weights and did not undergo any training.**
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자세히 보기 ↗Jamba-v0.1
ai21labsThis is the base version of the Jamba model. We’ve since released a better, instruct-tuned version, Jamba-1.5-Mini. For even greater performance, check out the scaled-up Jamba-1.5-Large. Jamba is a state-of-the-art, hybrid SSM-Transformer LLM. It delivers throughput gains over traditional Transformer-based models, while outperforming or matching the leading models of its size class on most common benchmarks. Jamba is the first production-scale Mamba implementation, which opens up interesting research and application opportunities. While this initial experimentation shows encouraging gains, we expect these to be further enhanced with future optimizations and explorations.
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자세히 보기 ↗IndicGPT
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자세히 보기 ↗ChemLLM-7B-Chat
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자세히 보기 ↗ChemLLM-7B-Chat-1_5-SFT
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자세히 보기 ↗ProtGPT3-MSA
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자세히 보기 ↗ZymCTRL
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자세히 보기 ↗G9v3-39A5B
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자세히 보기 ↗ComfyPod-Models
AiAngelGalleryUnchanged copies of the model files the free **AI Angel ComfyPod** RunPod template downloads, laid out like ComfyUI's `models/` folder (`text_encoders/`, `vae/`, `loras/`, …). They are re-hosted here so the template does not break when an upstream repository moves or deletes a file. **Nothing was modified**: every file is byte-identical to its source (same SHA-256, checked before the template switched to it). Template and guide: https://www.thepexcel.com/aiangel-comfypod/ · source: https://github.com/ThepExcel/AiAngelComfyPod All credit belongs to the original authors below. If you are an author and want a file taken down, open a discussion on this repository.
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자세히 보기 ↗TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-x2-MoE
AIChenKai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 ↗**Uncensored Qwen3.5 9B (HauhauCS Aggressive) · NVFP4 quantized · MTP head grafted · vision-capable** A hand-built GGUF of HauhauCS's uncensored Qwen3.5-9B fine-tune, quantized with a custom NVFP4 recipe for Blackwell GPUs, with the Multi-Token-Prediction (MTP) head grafted in from the upstream base model, plus the original vision projector (mmproj) for image input. The quantization is a **mixed-precision recipe**, not a single uniform type. It was built with llama.cpp's `--tensor-type-file` (regex → type) plus an imatrix generated from ~144 KB of mixed calibration text (PPL ≈ 5.18):
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자세히 보기 ↗qwen3-32b-dflash-en-zh
AICP-Labs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 ↗clm-200m
AICrossSim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 ↗Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-AWQ
AIDXteam**Qwen3-Coder** is available in multiple sizes. Today, we're excited to introduce **Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct**. This streamlined model maintains impressive performance and efficiency, featuring the following key enhancements: **Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct** has the following features: - Type: Causal Language Models - Training Stage: Pretraining & Post-training - Number of Parameters: 30.5B in total and 3.3B activated - Number of Layers: 48 - Number of Attention Heads (GQA): 32 for Q and 4 for KV - Number of Experts: 128 - Number of Activated Experts: 8 - Context Length: **262,144 natively**. **NOTE: This model supports only non-thinking mode and does not generate `` `` blocks in its output. Meanwhile, specifying `enable_thinking=False` is no longer required.**
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