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AI 모델 탐색 22973
Weevil-3M
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electricpipelinesQwen3 is the latest generation of large language models in Qwen series, offering a comprehensive suite of dense and mixture-of-experts (MoE) models. Built upon extensive training, Qwen3 delivers groundbreaking advancements in reasoning, instruction-following, agent capabilities, and multilingual support, with the following key features: **Qwen3-4B** has the following features: - Type: Causal Language Models - Training Stage: Pretraining & Post-training - Number of Parameters: 4.0B - Number of Paramaters (Non-Embedding): 3.6B - Number of Layers: 36 - Number of Attention Heads (GQA): 32 for Q and 8 for KV - Context Length: 32,768 natively and 131,072 tokens with YaRN. For more details, including benchmark evaluation, hardware requirements, and inference performance, please refer to our blog, GitHub, and Documentation.
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자세히 보기 ↗Qwen3-4B-Instruct-2507-uncensored-unslop-v2
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자세히 보기 ↗graig-experiment-3
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자세히 보기 ↗llama-3.2-1b-uncensored
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ElementMerc> ## Correction notice, 2026-10-01 > > **The evaluation numbers for this model are withdrawn.** They were never printed on this > card; they live on the parent repository's card, and every one of them is withdrawn > there, with the reasons. The GGUF files themselves are unchanged and are not withdrawn. > > Read the notice on qwen2.5-1.5b-uncensored before quoting > any figure for this model. The parent card carries what this model is, how it was made, what abliteration did to it, and the evaluation numbers. **Read it before using these weights**: this model does not refuse, which is the entire point of it and the thing to understand before downloading. Both were converted from the parent's safetensors with `convert_hf_to_gguf.py` and quantised with `llama-quantize`. Each file was loaded and asked to generate before publication, because a GGUF that converts but does not run is exactly the kind of thing that ships broken.
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동일 채널의 기본 텍스트 토큰 요금 비교
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MODEL HANDBOOK
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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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