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CodeNinja is an enhanced version of the renowned model openchat/openchat-3.5-1210. It having been fine-tuned through Supervised Fine Tuning on two expansive datasets, encompassing over 400,000 coding instructions. Designed to be an indispensable tool for coders, CodeNinja aims to integrate seamlessly into your daily coding routine. CodeNinja maintains the same prompt structure as OpenChat 3.5. Effective utilization requires adherence to this format: The simplest way to engage with CodeNinja is via the quantized versions on LM Studio. Ensure you select the "OpenChat" preset, which incorporates the necessary prompt format. The preset is also available in this gist.

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Qwen3.8-27B-NVFP4

bernhardbrieger

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视觉问答
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W4A8 quantization of **`10Eros_Max_h3_8stepTURBO_beta6_pruned`** (bf16 source: TenStrip/10Eros-Max, `10Eros_Max_h3_8stepTURBO_beta6_pruned.safetensors`) — the 8-step turbo build (TenStrip/10Eros-Max).

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A **4-bit (`w4a8_mixed`)** block-splice hybrid of MiniMax-H3 that combines the **first/last-frame keyframe model (`fl2va`)** with the **reference-conditioning model (`ref2va`)** in a single checkpoint — so one gen can be **driven by a first frame *and* use reference images at the same time**. Neither alone can do **"open on this frame, and have this person walk in later."** The hybrid can: the first frame stays a hard temporal anchor while the reference supplies a subject's identity that the model can introduce anywhere in the clip. `b20-49` leans toward **reference adherence** (30 of 50 blocks from `ref2va`) at a small cost to base quality — a good pick when the reference is mandatory. The quality↔reference spectrum, most-quality → most-reference: `b30-49 → b25-49 → b20-49 → b15-49`.

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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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