モデル情報

zlm-v1-iab-domain-classifier-edge

zgpu-ai · zlm-v1-iab-domain-classifier-edge

**The on-device build of `ZeroGPU/zlm-v1-iab-domain-classifier`: a 149M-parameter ModernBERT model that classifies a web destination into IAB content and audience categories from its URL alone, packaged as a 153 MB int8 ONNX file that runs in the browser.** This repository is the exact bundle ZeroGPU serves to edge devices (browsers, Node.js / Docker workers, Android) in production, laid out for transformers.js and onnxruntime. For the full-precision model, the PyTorch checkpoint, the training details and the complete benchmark, see the main repository. - **One output.** `logits` has shape `[batch, 2271]`: the 704 IAB content logits followed by the 1,567 IAB audience logits. Labels in `config.json` carry a head prefix (`content|Sports`, `audience|Interest | Sports | Basketball |`), so a standard text-classification pipeline can run it. - **Per-channel int8 quantization** (QUInt8, dynamic) of the full-precision graph. - **64-token input window**, the length the model was trained with (`max_seq_length` in `postprocess.json`). - **Head-level thresholds:** content 0.60, audience 0.50 (`postprocess.json`).

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テキスト分析license:apache-2.0
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情報更新日時2026/10/31 09:42:47
OVERVIEW

モデル紹介

**The on-device build of `ZeroGPU/zlm-v1-iab-domain-classifier`: a 149M-parameter ModernBERT model that classifies a web destination into IAB content and audience categories from its URL alone, packaged as a 153 MB int8 ONNX file that runs in the browser.** This repository is the exact bundle ZeroGPU serves to edge devices (browsers, Node.js / Docker workers, Android) in production, laid out for transformers.js and onnxruntime. For the full-precision model, the PyTorch checkpoint, the training details and the complete benchmark, see the main repository. - **One output.** `logits` has shape `[batch, 2271]`: the 704 IAB content logits followed by the 1,567 IAB audience logits. Labels in `config.json` carry a head prefix (`content|Sports`, `audience|Interest | Sports | Basketball |`), so a standard text-classification pipeline can run it. - **Per-channel int8 quantization** (QUInt8, dynamic) of the full-precision graph. - **64-token input window**, the length the model was trained with (`max_seq_length` in `postprocess.json`). - **Head-level thresholds:** content 0.60, audience 0.50 (`postprocess.json`).

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。