モデル情報

R-4B

YannQi · R-4B

In this repo, we present **R-4B**, a multimodal large language model designed for general-purpose auto-thinking, autonomously switching between step-by-step thinking and direct response generation based on task complexity. This capability enables R-4B to deliver high-quality responses while significantly improving inference efficiency and reducing computational costs. The development of R-4B follows a two-stage training paradigm: (1) Bi-mode Annealing, which establishes both thinking and non-thinking capabilities for VQA; and (2) Bi-mode Policy Optimization (BPO), which enables the model to adaptively switch between thinking and non-thinking modes based on input demands. > [!NOTE] > Users can dynamically control the model's response by selecting one of three modes (`auto-thinking`, `thinking`, or `non-thinking`) with `thinking_mode`. `thinking_mode=auto` for `auto-thinking` mode; `thinking_mode=long` for `thinking` mode; `thinking_mode=short` for `non-thinking` mode. > Default is `auto-thinking`.

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情報更新日時2026/10/30 04:23:23
OVERVIEW

モデル紹介

In this repo, we present **R-4B**, a multimodal large language model designed for general-purpose auto-thinking, autonomously switching between step-by-step thinking and direct response generation based on task complexity. This capability enables R-4B to deliver high-quality responses while significantly improving inference efficiency and reducing computational costs. The development of R-4B follows a two-stage training paradigm: (1) Bi-mode Annealing, which establishes both thinking and non-thinking capabilities for VQA; and (2) Bi-mode Policy Optimization (BPO), which enables the model to adaptively switch between thinking and non-thinking modes based on input demands. > [!NOTE] > Users can dynamically control the model's response by selecting one of three modes (`auto-thinking`, `thinking`, or `non-thinking`) with `thinking_mode`. `thinking_mode=auto` for `auto-thinking` mode; `thinking_mode=long` for `thinking` mode; `thinking_mode=short` for `non-thinking` mode. > Default is `auto-thinking`.

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。