모델 소개
**NVIDIA-Nemotron-Labs-Dory1.0-4B-BF16** is a looped (latent-recurrent) large language model (LLM) trained by NVIDIA. The model employs a normalized-GPT architecture with interleaved hybrid sliding window attention (SWA) and full attention layers. By repeatedly applying a shared block of layers, Dory1.0-4B can spend more compute per token allowing it to scale intelligence. This model is ready for commercial or non-commercial use. Dory (Looped LM) Architecture: The layer stack is divided into three groups: Input (I), Recurrent (R) and Output (O). The shared Recurrent block (R) is applied multiple times between the Input and Output blocks, and the input is reinjected into every loop. In Dory, the Input and Output blocks have 8 layers each, while the Recurrent block has 20 layers. Accuracy numbers measured by NVIDIA under a consistent harness (NeMo Gym / Nemo Evaluator SDK). Terminal-Bench 2.1 uses the Terminus-2 harness for all models. † Reported scores.
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.
출처별 요금 및 비용 분석
요금은 채널, 지역, 설정에 따라 다릅니다. 각 채널 요금은 개별 표시되며 제공사의 통일 공식 요금이 아닙니다.
| 출처 / 채널 | 입력 | 출력 | 과금 단위 | 수집 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.
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.
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출처 및 추적 기록
许可证：other。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。