Qwen3-4B-Think-GRPO-MLX
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AI 모델 탐색 22962
Qwen3-4B-Think-SFT-MLX
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자세히 보기 ↗160M-exp
294-288-pretrain-interactionFive 160M GPT-NeoX training runs on the separate M/C/G source pools in Dolma3-16B. `Clean`, `M500`, `C500`, `G500`, and `MCG500` are separate run directories under `runs/`. Each contains all existing `step-*.pt` checkpoints, including the final `step-122071.pt` after 16,000,090,112 tokens. Intermediate checkpoints are approximately 1B tokens apart, with additional scheduled steps. Standalone final weights are under `models/ /model.safetensors`, with a matching config and tokenizer in each run directory. Load one with `GPTNeoXForCausalLM.from_pretrained("294-288-pretrain-interaction/160M-exp", subfolder="models/Clean")` and the tokenizer from the same subfolder. Each `.pt` is a PyTorch training checkpoint containing `model`, optimizer, scheduler, rank RNG states, step, token count, and run/manifest/config hashes. The `.pt` files are **not** direct `from_pretrained` artifacts. For trusted checkpoints, load the `model` state dict into `GPTNeoXForCausalLM(GPTNeoXConfig.from_json_file("config.json"))`. Use the included `tokenizer/`. The `training/` directory contains the training and data code; `manifest.json` fixes the source mixture, event schedule, and seeds.
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자세히 보기 ↗Native NInfer v3 packages of RentedNoodle/Qwen3.8-27B-OrcaRouter-GSQ-RCO-IQ3_XXS-Uncensored. The IQ3_XXS trunk is preserved from the source GGUF rather than quantized again. Two artifacts are provided: a smaller MTP-only build and a build that also contains the Qwen3.8 DFlash2 draft. These are NInfer artifacts, not GGUF or Transformers checkpoints. They contain the text model and speculative-decoding components; the source repository's separate vision projector is **not** included. NInferEZ Manager 1.0.0 provides model downloads, hardware-aware profiles, an on-demand local API, logs and conversion in one Windows application. Its catalog presents both variants together. Use the MTP-only variant when memory matters most; use the larger variant when you want the embedded DFlash2 draft.
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자세히 보기 ↗distilgpt2-finetuned-wikitext2
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자세히 보기 ↗일치하는 모델 없음
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1 M = 100만 토큰 · USD
동일 채널의 기본 텍스트 토큰 요금 비교
동일 채널의 기본 텍스트 토큰 요금 비교
수집된 백만 토큰당 USD 요금입니다. 캐시 할인, 구간 요금, 추가 추론 출력, 세금은 제외됩니다. 최신 요금은 출처에서 확인하세요.
MODEL HANDBOOK
이해하고 선택하세요
API 요금은 어떻게 비교하나요?+
입력, 출력, 캐시 요금을 구분하고 동일 작업량으로 비교하세요. 이미지, 음성, 영상은 개수, 시간, 해상도로 과금될 수 있습니다.
오픈 웨이트는 무료 상업 이용을 뜻하나요?+
반드시 그렇지는 않습니다. 버전별 라이선스, 상업 이용 제한, 정책을 확인하세요. 자체 호스팅에는 연산 및 유지 비용도 듭니다.
1위 모델이 나에게 가장 적합한가요?+
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