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Llama Guard 3-1B is a fine-tuned Llama-3.2-1B pretrained model for content safety classification. Similar to previous versions, it can be used to classify content in both LLM inputs (prompt classification) and in LLM responses (response classification). It acts as an LLM – it generates text in its output that indicates whether a given prompt or response is safe or unsafe, and if unsafe, it also lists the content categories violated. Llama Guard 3-1B was aligned to safeguard against the MLCommons standardized hazards taxonomy and designed to lower the deployment cost of moderation system safeguard compared to its predecessors. It comes in two versions : 1B and 1B pruned and quantized, optimized for deployment on mobile devices. This repository contains two versions of Llama-Guard-3-1B, for use with transformers and with the original `llama` codebase. Once you have access to the model weights, follow the appropriate section.

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We introduce and opensource WizardLM-2, our next generation state-of-the-art large language models, which have improved performance on complex chat, multilingual, reasoning and agent. New family includes three cutting-edge models: WizardLM-2 8x22B, WizardLM-2 70B, and WizardLM-2 7B. We also adopt the automatic MT-Bench evaluation framework based on GPT-4 proposed by lmsys to assess the performance of models. The WizardLM-2 8x22B even demonstrates highly competitive performance compared to the most advanced proprietary models. Meanwhile, WizardLM-2 7B and WizardLM-2 70B are all the top-performing models among the other leading baselines at 7B to 70B model scales. We carefully collected a complex and challenging set consisting of real-world instructions, which includes main requirements of humanity, such as writing, coding, math, reasoning, agent, and multilingual. We report the win:loss rate without tie:

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This is Yi Self Merged. I wanted model that will follow most instuctions yet preserve its base model nature. The following table outlines the primary characteristics and intended uses of my YiSM-34B-0rn models: Please remember that all YiSM-34B-0rn models operate under the apache-2.0 license, so familiarize yourself with its terms and conditions before employing their content.

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Official Dynamic GGUF quantization suite of `alztrk/Ornith-1.5-35B-A3B-Abliterated` (derived from `ornith-ai/Ornith-1.5-35B-A3B`). **Ornith-1.5-35B-A3B-Abliterated** is created through directional ablation surgery across all 40 hybrid layers, orthogonally projecting refusal directions out from attention and MLP down-projection matrices. This dedicated repository provides optimized Dynamic GGUF quantizations for local inference in Ollama, LM Studio, and Llama.cpp.

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⚡ Each donation funds the next large quant. I host free GGUF or MoE quants as independent research. Local hardware: Mechrevo Kuangshi GM7AG0M — RTX 3060 Laptop 6GB GDDR6, 64GB DDR5, i7-12700H (14C/20T, 4.7GHz), Windows 11, Samsung 990 Pro. Good for imatrix and 0.6–35B-class work in RAM. 9B+ and searches need rented H200/Blackwell , typically $100 per quant. Released as part of the **NOESIS Professional Multilingual Dubbing Automation Platform** (framework: Deterministic Hybrid Control Framework for Frozen Neural Operators — DHCF-FNO). Repack (BF16 safetensors, shards ≤50 GB) and community GGUF quantizations of yandex/AliceAI-Foundation-80B-A3B-Base (`model_type: alice_ai`, 80B total / 3B active MoE with KDA layers).

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오픈 웨이트는 무료 상업 이용을 뜻하나요?+

반드시 그렇지는 않습니다. 버전별 라이선스, 상업 이용 제한, 정책을 확인하세요. 자체 호스팅에는 연산 및 유지 비용도 듭니다.

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순위는 작업, 버전, 평가 방식에 따라 다릅니다. 실제 업무로 정확도, 지연, 안정성, 비용을 비교하세요.

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