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An 8B cybersecurity agent (offense + defense) fine-tuned from `Qwen/Qwen3-8B` on **2197 verified agentic + Q&A traces**, distilled from GLM-5.2 (round 4) and Kimi K3/K2.6 (rounds 1–3). Trained to operate an autonomous security harness — plan, run bash, read observations, write files, finish — not just answer security questions. Pipeline per iteration: failure analysis on eval traces → parameterized, decontaminated seed factory → teacher best-of-3 rejection-sampled agentic transcripts (judged + artifact-checked) → full-FT SFT → multi-run attack/defend eval → next round. Run-to-run variance is significant at temperature 0.7; single-run scores are not meaningful for this suite. Known v4 gap: `atk-sqli` — the model prefers to start the staged vulnerable app and fuzz it over HTTP instead of reading the offline artifacts (trace-verified behavioral prior, targeted in round 5).

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Mithra-2B

Bedirhn77

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Anima-FP8

Bedovyy

To use torch.compile on FP8/MXFP8 models, set to `max-autotune-no-cudagraphs` mode and dynamic to `false`. Tested on - RTX5090 (400W), ComfyUI(commit id `c96fcdd`) with `--fast` option, torch2.12.0+cu130 - Generates 832x1216, 30steps, cfg 5.0, er_sde, simple

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Anima-GGUF

Bedovyy

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Anima-INT8

Bedovyy

ComfyUI has native INT8 support as of commit 1a510f0, but it currently rejects the `int8_rowwise` format and offers no real speedup over BF16. I have updated (int8rowwise](anima-base-v1.0-int8rowwise.safetensors) model for ComfyUI native support. If you need better quality (but slower), please use the int8convrot model. - ComfyUI commit 264b003 - ComfyUI-INT8-Fast commit 7ff676c - use `--fast fp16_accumulation fp8_matrix_mult cublas_ops --use-sage-attention --disable-dynamic-vram` options - Tested on 18/05/26 > Δ it/s = (INT8 − BF16) / BF16 × 100 · Δ Time = (BF16 − INT8) / BF16 × 100 · positive = INT8 faster

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1. Download https://github.com/bedovyy/comfy-dit-quantizer 2. activate python environment from ComfyUI. 3. `quantize.py configs/qwen-image-edit-2511.json uncalibrated.safetensors` 4. `add_input_scale.py calibs/qwen-image-edit-2511.json uncalibrated.safetensors `

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好模型,也要算好成本。

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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。

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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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