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Here are some cutting-edge preview RWKV models: https://huggingface.co/BlinkDL/temp-latest-training-models/tree/main including RWKV-7 checkpts (already supported by https://pypi.org/project/rwkv/ and https://github.com/Ai00-X/ai00_server) "single_round_qa" are "states" (check https://x.com/BlinkDL_AI/status/1788354345807057035) and these are single round Q&A states

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GGUF conversions of inclusionAI/Ling-3.0-flash (124B total / 5.1B active, hybrid KDA + gated MLA, 512-expert MoE), converted directly from the released BF16 safetensors. These are the **reference conversions for the `bailingmoe3` architecture**, merged into llama.cpp in PR #26608 (2026-08-17). Every file bundles the MTP (NextN) block and Ling 3.0's trained per-layer SwiGLU clamp metadata, and no separate drafter file, nor fork required. Consistent agentic use (tool calling, reasoning split) currently requires two llama.cpp PRs: - Dedicated Ling parser: #28682 (✅ Merged as of 9/19) - Invalid UTF-8 handling in the PEG parser: #29161 (✅ Merged as of 9/20)

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GGUF conversions of inclusionAI/Ling-3.0-tiny, converted directly from the released BF16 safetensors. Consistent agentic use (tool calling, reasoning split) currently requires two unmerged llama.cpp PRs: - Dedicated Ling parser: #28682 (✅ Merged as of 9/19) - Invalid UTF-8 handling in the PEG parser: #29161 (✅ Merged as of 9/20) Without both, tool calls inside an unclosed think block are dropped and some turns fail with a 500. Will update this note as they merge.

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A collection of optimized GGUF quantized models derived from BlossomsAI/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Uncensored, providing various performance-quality tradeoffs.

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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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