モデル情報

VisionPsy-Nano-460M-Flash-GGUFs

qvac · VisionPsy-Nano-460M-Flash-GGUFs

**VisionPsy-Nano-460M-Flash-GGUFs** provides GGUF weights of VisionPsy-Nano-460M-Flash for fast, fully on-device multimodal inference with our patched **llama.cpp** fork (not stock upstream). Flash is the **efficiency-optimized** sibling of VisionPsy-Nano-460M: same ~460M nanoVLM architecture, but it processes each image with **far fewer visual tokens (as few as 64 at 512x512)**, so it responds an order of magnitude faster on real phones while giving up only a small amount of accuracy. Unquantized **FP32** and **BF16 GGUFs** are included alongside a family of quantization formats, from near-lossless **8-bit** through a high-quality **5-bit** option down to ultra-compact **3-bit**. All sub-8-bit variants (except the legacy `Q4_0`) use **importance-matrix (imatrix) calibration**. If VisionPsy-Nano-460M-GGUF is our best-quality ~0.5B GGUF, **Flash-GGUF is the one you ship when time-to-first-token, battery, and RAM are the binding constraints.** > Each GGUF is a **vision-language** model: alongside the text weights (`*.gguf`) you also need the > multimodal projector (`mmproj-*.gguf`, the SigLIP2 vision encoder) to run image inputs. See > Usage.

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情報更新日時2026/11/2 19:15:58
OVERVIEW

モデル紹介

**VisionPsy-Nano-460M-Flash-GGUFs** provides GGUF weights of VisionPsy-Nano-460M-Flash for fast, fully on-device multimodal inference with our patched **llama.cpp** fork (not stock upstream). Flash is the **efficiency-optimized** sibling of VisionPsy-Nano-460M: same ~460M nanoVLM architecture, but it processes each image with **far fewer visual tokens (as few as 64 at 512x512)**, so it responds an order of magnitude faster on real phones while giving up only a small amount of accuracy. Unquantized **FP32** and **BF16 GGUFs** are included alongside a family of quantization formats, from near-lossless **8-bit** through a high-quality **5-bit** option down to ultra-compact **3-bit**. All sub-8-bit variants (except the legacy `Q4_0`) use **importance-matrix (imatrix) calibration**. If VisionPsy-Nano-460M-GGUF is our best-quality ~0.5B GGUF, **Flash-GGUF is the one you ship when time-to-first-token, battery, and RAM are the binding constraints.** > Each GGUF is a **vision-language** model: alongside the text weights (`*.gguf`) you also need the > multimodal projector (`mmproj-*.gguf`, the SigLIP2 vision encoder) to run image inputs. See > Usage.

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。