MiniMax-H3-Ref2VA-MLX-Serve-4bit
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从语言到影像,从开源到 API。读懂模型能力、比较真实成本,
为你的下一个想法,找到合适的智能引擎。
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This is a **mixed precision NVFP4 quantization** of zai-org/GLM-4.7-Flash, a 30B-A3B (30B total, 3B active) Mixture-of-Experts model. This model was made via custom quantization and calibration (128 samples, 2048 max seq len, neuralmagic/calibration, all 64 experts) scripts based on NVIDIA's approach for DeepSeek-V3. It uses **mixed precision** to preserve accuracy:
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Successfully tested up to **128K tokens** with FP8 KV cache (Not enough VRAM to test any higher context).
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This model is a fine-tuned version of prajjwal1/bert-tiny on the conll2003 dataset. It achieves the following results on the evaluation set: - Loss: 0.1689 - Precision: 0.8083 - Recall: 0.8274 - F1: 0.8177 - Accuracy: 0.9598 The following hyperparameters were used during training: - learning_rate: 2e-05 - train_batch_size: 16 - eval_batch_size: 16 - seed: 42 - optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 - lr_scheduler_type: linear - num_epochs: 5 - Transformers 4.10.0 - Pytorch 1.9.0+cu102 - Datasets 1.11.0 - Tokenizers 0.10.3
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Fine-tuned facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 on Khmer using the Common Voice, and OpenSLR Kh. Prediction: ['पारानाको ब्राजिली राज्यमा रहेको राजधानी', 'देवराज जोशी त्रिभुवन विश्वविद्यालयबाट शिक्षाशास्त्रमा स्नातक हुनुहुन्छ'] Reference: ['पारानाको ब्राजिली राज्यमा रहेको राजधानी', 'देवराज जोशी त्रिभुवन विश्वविद्यालयबाट शिक्षाशास्त्रमा स्नातक हुनुहुन्छ']
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Fine-tuned facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 on Nepali using the Common Voice, and OpenSLR ne. Prediction: ['पारानाको ब्राजिली राज्यमा रहेको राजधानी', 'देवराज जोशी त्रिभुवन विश्वविद्यालयबाट शिक्षाशास्त्रमा स्नातक हुनुहुन्छ'] Reference: ['पारानाको ब्राजिली राज्यमा रहेको राजधानी', 'देवराज जोशी त्रिभुवन विश्वविद्यालयबाट शिक्षाशास्त्रमा स्नातक हुनुहुन्छ']
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可以调整厂商、分类或输入输出条件;新模型正持续收录。
调整月度 Token 用量,直观比较不同模型的预估 API 开支。
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。
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。
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。
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。