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One refusal direction projected out of Qwen's original weights, shipped two ways: three baked GGUF builds, and a 318 MB LoRA adapter for the Flash-Next quants you already have. The measurements behind this card are public. Built by the team behind Atomic Chat , the app that runs open-weight models locally and offline. On held-out prompts, refusals fall from 92.6% to 1.2% in English, and to none of 30 with thinking on. MMLU moves by 0.5 points, inside the noise. The 93.9 GB build matches the original's token choice 91.1% of the time: closer to the original than our published 94.5 GB quant of the unmodified model (89.6%). Already running our Flash-Next quants ? Add the adapter with --lora-scaled instead of downloading a new model. *28 Oct 2026: re-split from 2 GB shards into three files per build: the weights in two, cut at 45 GB, and the n-gram table in a third of its own. The weights are unchanged (tensor-for-tensor identical).*

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**Qwen3 Coder 30B A3B**, self-quantized to GGUF by Atomic Chat. Built straight from Qwen's original weights with a per-tensor importance matrix, so this is not a repack of somebody else's files. Runs fully offline. > [!NOTE] > These GGUFs are **self-quantized from the original weights**, not a repack. The importance matrix keeps low-bit quants closer to the full-precision model. > [!IMPORTANT] > Always pass `--jinja` so the **Qwen3 Coder 30B A3B chat template** is applied. Without it the model can emit malformed turns.

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Qota-OCR

atonlee

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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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