PULI-LlumiX-32K-instruct-GGUF
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探索 AI 模型 84991
Qwen2.5-VL-7B-Instruct-GGUF
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arijitxThis model is a fine-tuned version of facebook/wav2vec2-xls-r-300m on the OPENSLR_SLR53 - bengali dataset. It achieves the following results on the evaluation set. With 5 gram language model trained on 30M sentences randomly chosen from AI4Bharat IndicCorp dataset : - WER: 0.15322879016421437 - CER: 0.03413696666806267 Note : 5% of a total 10935 samples have been used for evaluation. Evaluation set has 10935 examples which was not part of training training was done on first 95% and eval was done on last 5%. Training was stopped after 180k steps. Output predictions are available under files section.
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查看详情 ↗llama3.3-27b-nvfp4-1m-h
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查看详情 ↗llmae-qwen-0.5b-s2
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查看详情 ↗A model post-trained with several rounds of SFT and RLOO on top of Qwen3.8-27B-EfficientThink-SFT-SimPO-DFlash2, which is itself the official Qwen3.8-27B post-trained with SFT and SimPO. It is built to fix the original model's habit of failing to stop: it already has an answer, yet keeps re-deriving until it hits the 94K cap with no final answer. This repository provides five safetensors tiers, **BF16**, **static FP8 Block128**, **NVFP4 W4A16**, **NVFP4 W4A4**, and **NVFP4 W4A4-W8A8** (mixed precision), all fully multimodal (text + image/video) with the official BF16 MTP bundled; all load in SGLang without patches, and the FP8 package is also smoke-tested on vLLM. It also has **NInfer W4A4 / W4A4-W8A8** (`NVFP4-NInfer/`), **INT8 W8A8** (`INT8/W8A8/`, text only), and **GGUF Q2 / Q3 / Q4 LynnStyle, Q6_K, and Q8_0** (`GGUF/`, `GGUF-NInfer/`, built-in MTP). **Lineage**: official Qwen3.8 27B (177 / 444 / 83) → our SFT + SimPO110 final, i.e. the EfficientThink base (171 / 442 / 89) → K3 continuation SFT → week-2 SFT (week2dose, update-225) → first RLOO round (182 groups) → another SFT round (merge-sft-100), giving sft-base-rloo (177 / 448 / 90) → second RLOO round (172 groups) → **Coder390** (178 / 445 / 90, dynamic FP8). Numbers are GPQA / MMLU / LCB, all full suites under the same 100K protocol. **Training base**: this model starts from our own EfficientThink SFT + SimPO model (the SimPO110 final) and goes through several rounds of SFT and RLOO, which is itself a post-trained version of the official Qwen3.8-27B: Qwen3.8-27B-EfficientThink-SFT-SimPO-DFlash2.
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查看详情 ↗Cyber-Tiel-Coder-35B-A3B-GGUF
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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
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
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。