モデル情報

VisionPsy-Nano-460M-GGUFs

qvac · VisionPsy-Nano-460M-GGUFs

**VisionPsy-Nano-460M-GGUFs** provides GGUF weights of VisionPsy-Nano-460M for fast, fully on-device multimodal inference with our patched **llama.cpp** fork (not stock upstream). Requires the patched llama.cpp. VisionPsy-Nano-460M is a compact (~460M parameter) vision-language model that **compares favourably with other models in its ~0.5B weight class on 16 of 17 public benchmarks**; these GGUF builds bring that quality to phones, tablets, and edge hardware. We release some **GGUF variants**, ranging from unquantized **FP32** and **BF16** references to lossless **8-bit**, high-quality **5-bit**, and ultra-compact **3-bit** formats. This range supports deployment across diverse hardware settings, from high-end workstations to resource-constrained on-device environments. All sub-8-bit variants (except the legacy Q4_0) use **importance-matrix (imatrix) calibration**, which consistently reduces quality degradation. > 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 19:16:19
OVERVIEW

モデル紹介

**VisionPsy-Nano-460M-GGUFs** provides GGUF weights of VisionPsy-Nano-460M for fast, fully on-device multimodal inference with our patched **llama.cpp** fork (not stock upstream). Requires the patched llama.cpp. VisionPsy-Nano-460M is a compact (~460M parameter) vision-language model that **compares favourably with other models in its ~0.5B weight class on 16 of 17 public benchmarks**; these GGUF builds bring that quality to phones, tablets, and edge hardware. We release some **GGUF variants**, ranging from unquantized **FP32** and **BF16** references to lossless **8-bit**, high-quality **5-bit**, and ultra-compact **3-bit** formats. This range supports deployment across diverse hardware settings, from high-end workstations to resource-constrained on-device environments. All sub-8-bit variants (except the legacy Q4_0) use **importance-matrix (imatrix) calibration**, which consistently reduces quality degradation. > 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。