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> **Updated 2026-09-18 — DFlash2 drafter added** (re-converted in place with the official `tools.convert` @ `98dada0e`, components `text,vision,mtp,dflash2`): text/vision/MTP weights **byte-identical** to the 2026-09-17 v3 build; new 5-layer DFlash2 draft model from z-lab/Qwen3.8-27B-DFlash2 @ `50307d4c`; min runtime revision is now `98dada0e`. Same filename — just re-download. See discussion #2. A **27.78B-parameter multimodal** derivative of ukisai/Swift-Qwen3.8-27b, abliterated in the huihui-ai style, quantized to **NVFP4 + FP8** for the NInfer engine on **Blackwell (sm_120a)**. ukisai/Swift-Qwen3.8-27b is a strong multimodal Qwen3.8-27B checkpoint, but it still carries the refusal direction of the base model. The huihui abliteration removes that direction (Arditi et al. 2024, refusal-projection family), and the NInfer NVFP4 build makes the result runnable on a single Blackwell card at ~20 GB. This repository is the end-to-end product of that chain: **Swift → huihui-style abliteration → NVFP4 → NInfer**, built and verified on one GPU box, with every step recorded in `NOTICE`.

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视觉问答
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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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