모델 정보

Ornith-1.0-35B-GGUF-llamacpp-tp1

LordNeel · Ornith-1.0-35B-GGUF-llamacpp-tp1

Single-GPU llama.cpp GGUF package for `deepreinforce-ai/Ornith-1.0-35B`. The supported serving policy is `tp=1` — one model copy per GPU. Multi-GPU tensor-parallel serving is intentionally out of scope for this version. This release ships six body quants (Q3_K_M → Q8_0) plus an **integrated IQ4_XS-MTP graft** that adds a native multi-token-prediction (MTP) draft head for low-concurrency speculative decode. Quant quality is measured against the upstream BF16 GGUF with a native llama.cpp next-token top-64 KL-divergence probe over 32 coding prompts. > **MTP graft note:** active MTP is byte-for-byte identical to target-only at the > next-token (API-visible) level, and gives ~1.3× single-stream decode. It is > **not** bit-exact to target-only over long deterministic sequences — see > MTP. Use target-only for strict reproduction, > MTP for throughput on open-ended work.

번역 대기 중입니다. 원문을 표시합니다.

텍스트 생성license:mit
컨텍스트 창미공개
입력 → 출력텍스트 → 텍스트
모델 웨이트미확인
정보 업데이트2026/11/2 19:16:38
OVERVIEW

모델 소개

Single-GPU llama.cpp GGUF package for `deepreinforce-ai/Ornith-1.0-35B`. The supported serving policy is `tp=1` — one model copy per GPU. Multi-GPU tensor-parallel serving is intentionally out of scope for this version. This release ships six body quants (Q3_K_M → Q8_0) plus an **integrated IQ4_XS-MTP graft** that adds a native multi-token-prediction (MTP) draft head for low-concurrency speculative decode. Quant quality is measured against the upstream BF16 GGUF with a native llama.cpp next-token top-64 KL-divergence probe over 32 coding prompts. > **MTP graft note:** active MTP is byte-for-byte identical to target-only at the > next-token (API-visible) level, and gives ~1.3× single-stream decode. It is > **not** bit-exact to target-only over long deterministic sequences — see > MTP. Use target-only for strict reproduction, > MTP for throughput on open-ended work.

주요 특징

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

한계 및 유의 사항

구체적 한계를 판단할 출처가 부족합니다. 실제 성능, 지연, 데이터 정책, 라이선스와 버전 수명을 확인하세요.

PRICING & COST

출처별 요금 및 비용 분석

요금은 채널, 지역, 설정에 따라 다릅니다. 각 채널 요금은 개별 표시되며 제공사의 통일 공식 요금이 아닙니다.

출처 / 채널입력출력과금 단위수집 시간
확인된 요금이 없습니다. 출처를 확인하세요.

월간 기본 토큰 비용 추정

—

추정치에는 캐시 할인, 구간 요금, 멀티모달 추가 요금, 검색, 세금 및 추가 추론 출력이 포함되지 않습니다.

INDEPENDENT BENCHMARKS

공개 평가 및 실행 설정

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。

등록된 전체 순위 보기 →

자주 묻는 질문

오픈 웨이트면 무료 상업 이용이 가능한가요?

반드시 그렇지는 않습니다. 버전별 라이선스, 상업 이용 조건과 정책을 확인하세요. 자체 배포에는 연산 및 유지 비용도 듭니다.

실시간 결제 요금인가요?

수집 시간이 기록된 요금 스냅샷입니다. 최신 버전, 지역, 할인과 과금 방식은 해당 채널에서 확인하세요.

출처 및 추적 기록

许可证:mit。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。