モデル情報

Jan-v3.5-4B-gguf

janhq · Jan-v3.5-4B-gguf

**Jan-v3.5-4B** is a fine-tuned variant of Jan-v3-4B-base-instruct, specialized on math reasoning and identity datasets. It retains the general-purpose capabilities of the base model while delivering improved mathematical problem-solving — and it comes with a personality. Unlike generic assistants, Jan-v3.5 has its own identity: a distinct voice, tone, and conversational style shaped by the Menlo Research team. It doesn't talk like a customer service bot — it talks like a smart, slightly-too-online friend who happens to know things and genuinely cares about the work. Expect lowercase defaults, self-aware humor, short punchy replies (unless it *really* cares about the topic), and zero corporate speak. - **Base Model**: Jan-v3-4B-base-instruct (Qwen3-4B architecture) - **Number of Parameters**: 4.0B - **Number of Parameters (Non-Embedding)**: 3.6B - **Number of Layers**: 36 - **Number of Attention Heads (GQA)**: 32 for Q and 8 for KV - **Context Length**: 262,144 natively

翻訳待ちのため原文を表示しています。

テキスト生成license:apache-2.0
コンテキスト長262,144 Token
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モデルウェイト未確認
情報更新日時2026/11/2 19:17:20
OVERVIEW

モデル紹介

**Jan-v3.5-4B** is a fine-tuned variant of Jan-v3-4B-base-instruct, specialized on math reasoning and identity datasets. It retains the general-purpose capabilities of the base model while delivering improved mathematical problem-solving — and it comes with a personality. Unlike generic assistants, Jan-v3.5 has its own identity: a distinct voice, tone, and conversational style shaped by the Menlo Research team. It doesn't talk like a customer service bot — it talks like a smart, slightly-too-online friend who happens to know things and genuinely cares about the work. Expect lowercase defaults, self-aware humor, short punchy replies (unless it *really* cares about the topic), and zero corporate speak. - **Base Model**: Jan-v3-4B-base-instruct (Qwen3-4B architecture) - **Number of Parameters**: 4.0B - **Number of Parameters (Non-Embedding)**: 3.6B - **Number of Layers**: 36 - **Number of Attention Heads (GQA)**: 32 for Q and 8 for KV - **Context Length**: 262,144 natively

主な特徴

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

制約と注意点

具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。

PRICING & COST

出典別料金と費用分析

料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。

出典・チャネル入力出力課金単位収集日時
確認可能な料金がありません。出典を確認してください。

月額の基本トークン費用を試算

—

試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。

INDEPENDENT BENCHMARKS

公開評価と実行設定

暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。

収録済みの全ランキング →

よくある質問

オープンウェイトなら無料で商用利用できますか?

必ずしもそうではありません。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針を確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

これはリアルタイムの請求料金ですか?

収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。

出典と追跡記録

许可证:apache-2.0。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。