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This model was converted to MLX format from `Aleph-Alpha/Kolibri-1` (FP8 checkpoint, 128x128 block scales) with the converter in kolibri-mlx, in mlx-lm 0.32.0 format: mixed affine quantisation, group size 64: routed experts (`switch_mlp.*`) 4-bit; attention projections, shared expert, embeddings and `lm_head` 8-bit; MoE router gates (`mlp.gate`) kept unquantised in bfloat16. Refer to the original model card for details on the model. Kolibri 1 is a mixture-of-experts model (50 layers, 384 experts, 6 routed plus 1 shared expert per token, sliding-window attention of 513 tokens in a 4:1 sliding:full pattern). The model is 42 GiB on disk and needs about 45.4 GB of unified memory, so it needs a Mac with 64 GB. **Stock mlx-lm cannot load this model yet.** mlx-lm does not include the `kolibri1` architecture, so `mlx_lm.load`, `mlx_lm.generate` and `mlx_lm.server` fail on it with an unsupported model type. Until mlx-lm gains `kolibri1` support, install kolibri-mlx and run `import kolibri_mlx.register` before loading; this registers the out-of-tree model file with mlx-lm in the current process.

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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。

每月输入 Token 10 M每月输出 Token 2 M1 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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