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LFM3-Audio-2B-Pollard

PollardWeights

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LFM3-Omni-2B-Pollard

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> ### Pollard shrank this model: **15.99 GB (f16) -> 3.10 GB** -- **81% smaller, 5.2x down**. > The smallest rung here; larger, higher-fidelity rungs are listed below. > > | format | this model's size | > |---|---:| > | f16 | 15.99 GB | > | Q8_0 | ~8.48 GB | > | Q6_K | 6.22 GB | > | Q4_K_M | ~4.64 GB | > | **PollardMix (this repo's IQ2_XXS)** | **3.10 GB** | Pollard builds of nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Bolt-E4B-BF16 made with Pollard Weights -- a ladder of **measured-allocation** quants (bits placed by per-layer sensitivity, not a uniform crush). Every rung is the **same weights**, sized to a different RAM budget by the measured allocation. Pick the largest one that fits your machine with room for context:

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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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