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07/03: ⚠️ make sure your torch (>=2.10) & cuda (>=13.0) are up to date, otherwise you won't see a speed boost using nvfp4, may even be slower ⚠️ Various formats of LTX-2.3, all created from official BF16 versions. Made with Silveroxides/convert_to_quant script: Smaller formats look a bit "fuzzy" around the edges in the outputs, but motion, audio, and lighting are still looking good.

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This is an uncensored version of Qwen/Qwen3.8-27B created with abliteration (see remove-refusals-with-transformers to know more about it). This is a crude, proof-of-concept implementation to remove refusals from an LLM model without using TransformerLens. The newly added **Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-Ternary** series come from prism-ml/Ternary-Bonsai-2-27B-gguf. Only layers **22 to 52 (0-based indexing)** have been ablated, while the other layers remain unablated. It may come with a small disclaimer warning. The size after conversion may differ from the original GGUF (Some of the weights are converted from PTQ1 to Q2_K or Q3_K.). This is just a test/validation. The ternary hybrid-attention kernels live in the PrismML-Eng/llama.cpp fork. **Stock llama.cpp will not run these files.**

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hibou-L

histai

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本项目基于Mistral发布的模型Mixtral-8x7B进行了中文扩词表增量预训练,希望进一步促进中文自然语言处理社区对MoE模型的研究。我们扩充后的词表显著提高了模型对中文的编解码效率,并通过大规模开源语料对扩词表模型进行增量预训练,使模型具备了强大的中文生成和理解能力。 Chinese-Mixtral-8x7B支持完整的Mixtral-8x7B模型生态,包括使用`vLLM`、`Flash Attention 2`进行加速,使用`bitsandbytes`进行模型量化等。以下是使用Chinese-Mixtral-8x7B进行推理的代码示例。 根据Mistral发布的技术报告,Mixtral-8x7B在推理时将激活13B参数。下表为Chinese-Mixtral-8x7B与其他13B规模的中文扩词表模型在各个评测数据集上的5-shot结果:

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Lychee-FD

HIT-TMG

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hito-1.7b

hitonet

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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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