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The Q4_0 build in this repository is the Quantization-Aware Distillation (QAD) checkpoint, `LFM3-VL-2B-QAD-Q4_0.gguf`. It was trained to recover the accuracy lost to Q4_0 quantization.

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Liquid-Codec

LiquidAI

The repository includes the codec configuration and model implementation, so it can be loaded with `AutoModel`:

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d_m13

lisin01

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d_m15

lisin01

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**Anime Whisper** は、特に日本語のアニメ調演技セリフのドメインに特化した日本語音声認識モデルです。 このモデルは kotoba-whisper-v2.0 をベースモデルとして、約5,300時間373万ファイルのアニメ調の音声・台本データセット Galgame_Speech_ASR_16kHz でファインチューニングしたものです。 特にアニメ演技音声ドメインに特化していますが、それ以外の音声でも、他のモデルにはない特徴や高い性能を持っています。 **このモデルは初期プロンプト(initial prompt) との相性が悪いようで、設定をするとハルシネーションが起きて質が極めて劣化します。初期プロンプトを設定せずにご使用ください。** **Using an initial prompt causes a decline in quality, with the model exhibiting hallucinations and significantly degraded performance. Please avoid using an initial prompt.**

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MiniMax-H3

Lite01385

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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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