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Specialized uncensored quants for new OpenAI 20B MOE - Mixture of Experts Model at 80+ T/S. See settings and special instructions for using UNCENSORED (refusals removed AND "nanny be gone") models below. "HERETIC" method results in a model devoid of refusals, and without brain damage too. (see below) NEO, Horror and NEOCode dataset improves overall performance, and are for all use cases. This model uses "P-E-W"'s model as a base which DE-CENSORS the model and removes refusals.

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This is a Floating Point 32 upscale, where all components and merges were remastered to floating point 32. This includes all the merges (recreated with master files), and where possible subbing full FP32 models. This repo contains the new Imatrix Plus 2 quants using a new inhouse dataset merged with a master dataset to push performance of the Ultra Quality remaster even higher. At Q2K an impressive drop of 533 points in perplexity. (lower is better) (VS: Q2K original base model: PPL = 9.8077 +/- 0.06821 )

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This is a Floating Point 32 upscale, where all components and merges were remastered to floating point 32. This includes all the merges (recreated with master files), and where possible subbing full FP32 models. At Q2K an impressive drop of 533 points in perplexity. (lower is better) (VS: Q2K original base model: PPL = 9.8077 +/- 0.06821 ) At Q4KM a whopping drop of 976 points in perplexity. (VS: Q4km original base model -> PPL = 8.7858 +/- 0.06074)

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Special note: All quants of this model can be used on GPU and/or CPU/RAM only due to unique construction of the model. There are also several versions of quant sizes with special features too. GGUF NEO Imatrix ggufs of Qwen's new "Qwen3-30B-A3B" Mixture of experts model, extended to 128k (131072) (up from 32k/32768) context as per Qwen tech notes using "YARN". NEO Imatrix dataset was developed in house after testing and evaluating over 50 Imatrix datasets and a lot of "tinkering".

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COST EXPLORER

好模型，也要算好成本。

费用分析

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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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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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