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**Fine-tuned Model** - *to showcase the potential of resource-efficient Fine-Tuning of Large Language Models using **Spectrum Fine-Tuning*** Introducing **Llama-3.1-SauerkrautLM-8b-Instruct** – our Sauerkraut version of the powerful meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct! - Fine-tuning on German-English data with **Spectrum** Fine-Tuning **targeting 25% of the layers.** - Utilized unique German-English Sauerkraut Mix v2 - Implemented bespoke, precision-engineered fine-tuning approach

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Introducing **Llama-3-SauerkrautLM-8b-Instruct** – our Sauerkraut version of the powerful meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct! The model **Llama-3-SauerkrautLM-8b-Instruct** is a **joint effort** between **VAGO Solutions** and **Hyperspace.ai.** 1. Overview of all Llama-3-SauerkrautLM-8b-Instruct 2. Model Details - Prompt template - Training procedure 3. Evaluation 5. Disclaimer 6. Contact 7. Collaborations 8. Acknowledgement

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SauerkrautLM-ColQwen3-2b-v0.1 achieves **90.24 NDCG@5** on ViDoRe v1, making it the **#1 in the Medium (1-3B) category** among 128-dim models - a significant **+1.01 improvement** over the baseline ColQwen2-v1.0. Traditional OCR-based retrieval **loses layout, tables, and visual context**. Our visual approach: - ✅ **No OCR errors** - Direct visual understanding - ✅ **Layout-aware** - Understands tables, forms, charts - ✅ **End-to-end** - Single model, no pipeline complexity **ViDoRe v1 Tasks:** | Task | Score | |------|-------| | ArxivQA | 91.24 | | DocVQA | 65.06 | | InfoVQA | 93.14 | | ShiftProject | 88.74 | | SyntheticDocQA-AI | 99.63 | | SyntheticDocQA-Energy | 96.91 | | SyntheticDocQA-Gov | 96.08 | | SyntheticDocQA-Health | 99.26 | | TabFQuAD | 90.32 | | TATDQA | 82.06 |

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视觉问答
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Introducing **SauerkrautLM-Phi-3-medium** – our Sauerkraut version of the powerful unsloth/Phi-3-medium-4k-instruct! 1. Overview of all SauerkrautLM-Phi-3-medium 2. Model Details - Training procedure 3. Evaluation 5. Disclaimer 6. Contact 7. Collaborations 8. Acknowledgement **SauerkrautLM-Phi-3-medium** - **Model Type:** SauerkrautLM-Phi-3-medium is a finetuned Model based on unsloth/Phi-3-medium-4k-instruct - **Language(s):** German, English - **License:** MIT - **Contact:** VAGO solutions

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**Knowledge Distillation** from strong synthetic data (200k samples generated with Qwen/Qwen3-32B-AWQ and scored by a high-performing reranker). **Robust 210M parameter architecture** optimized for multilingual reasoning-focused retrieval without compression trade-offs. With **210 million parameters** – that's **less than 1/33rd the size** of some competing models – SauerkrautLM-Reason-EuroColBERT achieves or exceeds the performance of: - Models with **over 7 billion parameters** (33× larger than ours) - Proprietary API-based solutions from major tech companies - Specialized reasoning models like ReasonIR-8B (38× larger) This balanced architecture provides exceptional performance while remaining deployable on standard infrastructure.

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向量与相似度
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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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