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A bfloat16 re-export of deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731. The weights are the published ones, dequantized: the dense linears from fp8 (e4m3 with ue8m0 scales over 128x128 blocks) and the routed experts from MXFP4, both to plain bfloat16. 43 layers, 114 safetensors shards. The upstream `config.json` carries `quantization_config` and `expert_dtype = "fp4"`. An inference engine reading those fields allocates fp8 linear parameters and MXFP4 expert parameters, which bfloat16 weights cannot fill. The routed experts at least fail loudly, in vLLM's `_load_w13`, where the packed MXFP4 shape does not match. The fp8 linears fail silently: a bfloat16 tensor has the same shape as the fp8 parameter it is loaded into, so `copy_` casts it elementwise and no dequantization scale is ever applied. Serving bfloat16 weights therefore requires a checkpoint whose config carries neither field, which is what this repo is. There is no Jinja chat template, by upstream design. Use the bundled `encoding/` directory, which is copied verbatim from upstream and is the reference implementation for turning OpenAI-format messages into an input string and for parsing completions back.

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INTELLECT-1

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INTELLECT-3.1

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llama-150m-fresh

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llama-2m-fresh

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Qwen3-0.6B

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This is a clone of `Qwen/Qwen3-0.6B` with a multi-turn, tool-call compatible chat template.

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Qwen3-1.7B

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Qwen3-1.7B-Wordle-SFT

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qwen3-moe-tiny

PrimeIntellect

A small (~670M parameter) Qwen3 MoE model for testing only. It is generally compatible with vLLM and HuggingFace Transformers but is meant to be used with prime-rl. Fine-tuned on PrimeIntellect/Reverse-Text-SFT to provide a non-trivial distribution for KL divergence during RL.

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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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