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AI 모델 탐색 6

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Cydonia-24B-v4.3-heretic-nvfp4

Firworks

**Format:** NVFP4 — weights & activations quantized to FP4 with dual scaling. **Base model:** `coder3101/Cydonia-24B-v4.3-heretic` **How it was made:** One-shot calibration with LLM Compressor (NVFP4 recipe), long-seq calibration (256 samples of 4096 length) with xensive/roleplaydataset100k. If there are other models you're interested in seeing quantized to NVFP4 for use on the DGX Spark, or other modern Blackwell (or newer) cards let me know. I'm trying to make more NVFP4 models available to allow more people to try them out.

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Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512-nvfp4

Firworks

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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gemma-4-26B-A4B-it-fp8

Firworks

**Format:** FP8_DYNAMIC — weights quantized to FP8 statically; activations scaled dynamically at runtime. **Base model:** `google/gemma-4-26B-A4B-it` **How it was made:** One-shot datafree quantization with LLM Compressor (FP8_DYNAMIC recipe) on a DGX Spark (GB10 Grace Blackwell). No calibration data required — activations are scaled dynamically at runtime. > Notes: `lm_head` and multimodal projection layers kept in high precision. Blackwell (GB10/B100/B200) has native FP8 hardware support. Hopper (H100/H200) also supports FP8 natively. Older architectures will fall back to BF16 compute while still benefiting from the reduced model size.

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