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This is the **merged** version of the mmBERT-32K factcheck classifier model, ready for direct inference without PEFT. - **Base Model**: vllm-sr/mmbert-32k-yarn - **Task**: Text Classification - **Number of Labels**: 2 - **Context Length**: 32,768 tokens - **Architecture**: ModernBERT with YaRN RoPE scaling - **LoRA Adapter**: vllm-sr/mmbert32k-factcheck-classifier-lora - **Base Model**: vllm-sr/mmbert-32k-yarn

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Full merged model for intent classification based on mmBERT-32K-YaRN (32K context, multilingual). This is the LoRA adapter merged with the base model for direct inference without PEFT. biology, business, chemistry, computer science, economics, engineering, health, history, law, math, other, philosophy, physics, psychology This merged model is compatible with the candle-binding Rust library for high-performance inference in production systems.

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Vela Domain identifies the subject of a request across 14 domains to help select relevant models and tools. Macro F1 (×100) on the same development sets, compared with the original mmBERT32K Domain model. Higher is better. Short requests cover English, Chinese, Spanish, French, German and Japanese. Long-context evaluation uses 28 English/Chinese examples extended to each length. Both models process the complete input in FP32. These development sets informed Vela checkpoint selection; they are not an independent test set.

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- **Language model:** allegro/herbert-base-cased - **Language:** pl - **Training data:** Reviews + own data - **Blog post:** Sentiment analysis - COVID-19 – the source of the heated discussion

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COST EXPLORER

好模型，也要算好成本。

费用分析

调整月度 Token 用量，直观比较不同模型的预估 API 开支。

1 M = 100 万 Token · 美元计价
仅比较同一渠道的基础文本 Token 报价

使用已采集且单位可比的 USD / 百万 Token 渠道报价。报价为采集时快照；不计缓存优惠、阶梯价、推理额外输出与税费，请以来源的当前报价为准。

MODEL HANDBOOK

读懂模型，再做选择

选型与常见问题
API 价格应该怎么比较？+

先区分输入、输出和缓存价格，再使用同一任务和用量估算总费用。图像、音频和视频可能按张、时长或分辨率计费，不能直接与 Token 单价比较。

开放权重，就代表可以免费商用吗？+

不一定。必须逐一核对具体模型版本的许可证、商用限制及使用政策。自己部署还需要考虑显存、推理资源和运维费用。

排行榜第一，就是最适合我的模型吗？+

榜单取决于测试任务、版本与评测方法。建议用实际业务样本比较准确性、时延、稳定性和成本，再选择模型。

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