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> **Flagship Intelligence. Featherweight Footprint.** > *Meticulously distilled from Claude Opus 4.6 into a highly efficient Qwen 3.5 architecture.* **`Architecture:`** `Qwen 3.5` | **`Parameters:`** `4 Billion` | **`Teacher Model:`** `Claude Opus 4.6` | **`Type:`** `Distilled LLM` ---Generating this model was expensive. You can support this one and future models by tipping. https://ko-fi.com/abcuo

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**`Architecture:`** `Qwen 3.5` | **`Parameters:`** `9 Billion` | **`Teacher Model:`** `Claude Opus 4.6` | **`Type:`** `Distilled LLM` [ ](https://ko-fi.com/abcuo) CROW HAS REACHED THE FIRST PAGE OF HUGGINGFACE TRENDING MODELS! THANK YOU SO MUCH!!! NUMBER 10 IN THE WORLD!!! > **Flagship Intelligence. Featherweight Footprint.** > *Meticulously distilled from Claude Opus 4.6 into a highly efficient Qwen 3.5 architecture.* **`Architecture:`** `Qwen 3.5` | **`Parameters:`** `9 Billion` | **`Teacher Model:`** `Claude Opus 4.6` | **`Type:`** `Distilled LLM` --- Generating this model was expensive. You can support this one and future models by tipping. https://ko-fi.com/abcuo

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> [!NOTE] > ⚠️⚠️ **This repo is obsolete.** ⚠️⚠️ ISTA-DASLab now ships official GSQ-RCO quants **with the native MTP head already baked in**. Do not use these grafted files — switch to the official `-mtp` builds and treat this repo as archived. > > Official MTP GGUFs: > - Repo: ISTA-DASLab/Qwen3.8-27B-GSQ-RCO-GGUF > - IQ2_XS-mtp > - IQ2_S-mtp > - IQ3_XXS-mtp > - IQ3_S-mtp > These are **ISTA-DASLab's GSQ-RCO quants of Qwen3.8-27B (IQ2_S, IQ2_XS, IQ3_XXS) with the model's native MTP head grafted back in**, so llama.cpp can use multi-token speculative decoding (`--spec-type draft-mtp`) for a large decode speed-up. This is an **unofficial community repo** — the quants are ISTA-DASLab's work and the head is borrowed from unsloth; only the graft is added here. It is also a **stopgap**: the day ISTA-DASLab ships official MTP-integrated quants, this repo loses its purpose — switch to those and archive this one. The official GSQ files ship without the MTP head; unsloth's UD quants keep it. The head from unsloth's **UD-IQ3_XXS** (the smallest one that has it) was grafted into all three files — it adds ~195 MiB and nothing else changes: **without the MTP flags the files behave exactly like the original quants.**

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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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