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探索 AI 模型 85003
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查看详情 ↗Fresh GPTQ INT4 quantization of **Qwen/Qwen3.8-27B**, produced directly from the original BF16 checkpoint. This is the G128 checkpoint selected from controlled G128 vs G32 testing on a single **Intel Arc Pro B70 32 GB** using vLLM XPU. Full reproduction procedure, Dockerfiles, patches, benchmarks, calibration methodology, and deployment guide:
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查看详情 ↗qwen3.8-27b-uncensored-ninfer-v3
mikeyoubeachAn abliterated (refusal-removed) build of Qwen3.8-27B packaged in NInfer's native **v3 `.ninfer`** container, with the **NVFP4/FP8 mixed-precision weight profile** and the **DFlash2 + MTP speculative-decoding heads and the vision tower preserved**. Runs on a single NVIDIA RTX 5090. This repository publishes the **container upgrade** of an existing community artifact so that it loads in the current NInfer engine, which requires v3 containers. **No weights were modified, re-quantized, or fine-tuned.** 1. **Container upgrade v2 → v3** using the official, upstream tool `tools/upgrade_ninfer_v2_to_v3.py`. Per the tool's contract, **stored weight values and formats are preserved byte-for-byte**; the tool rewrites the framing/metadata directory and installs the maintained `qwen3_8.jinja` chat template. The resulting file is 263,664 bytes larger than the v2 source (metadata + template only). 2. The upgrade was executed on Windows, which required four compatibility shims in the tool (the upstream tool targets Linux): `os.posix_fadvise`/`POSIX_FADV_*` (no-op), `os.fdatasync` → `os.fsync`, `os.sysconf("SC_PAGE_SIZE")` → 4096, and `os.pread`/`os.pwrite` emulation via `lseek` + `read`/`write`. These shims only affect durability/access-pattern hints; they do not touch the artifact payload. 3. **Nothing else was changed.** No re-quantization, no fine-tuning, no merge, no weight edits. All abliteration was performed upstream by OrcaRouter.
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查看详情 ↗暂未找到匹配模型
可以调整厂商、分类或输入输出条件；新模型正持续收录。
COST EXPLORER
好模型，也要算好成本。
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
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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
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。