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视觉问答
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This model is a **70.91% smaller** version of intfloat/multilingual-e5-small optimized for **French** language via vocabulary size reduction using the trimming method. This trimmed model should perform similarly to the original model with only 32,768 tokens and a much smaller memory footprint. However, it may not perform well for other languages as tokens not commonly used in the selected languages were removed from the vocabulary. - **Number of texts used for mining**: 200,000 texts - **Dataset**: lbourdois/fineweb-2-trimming

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向量与相似度
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文本生成
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This repository provides three APEX quantization variants optimized for different deployment scenarios, quantized by **alphaZimuth**. Compared with the original APEX quantizations, these models were calibrated with an importance matrix (`imatrix.dat`) generated from a multilingual translation-focused calibration dataset. In practical testing, the Imatrix-calibrated versions consistently provide better translation quality and output stability compared with the non-calibrated versions.

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APEX GGUF quantizations of **OS-Software/Hy-MT2-30B-A3B-uncensored-heretic**, quantized by **alphaZimuth**. This release is based directly on the existing uncensored / decensored model from **OS-Software**, rather than performing an additional uncensoring or weight-ablation process on the original Tencent model. The source model was created from **Tencent Hy-MT2-30B-A3B** using **Heretic v1.4.0+custom**, with **Arbitrary-Rank Ablation (ARA)**, a LoRA adapter, and row-norm preservation.

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dbrx-instruct

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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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