모델 정보

VisionPsy-Nano-460M-Flash-GGUFs

qvac · VisionPsy-Nano-460M-Flash-GGUFs

**VisionPsy-Nano-460M-Flash-GGUFs** provides GGUF weights of VisionPsy-Nano-460M-Flash for fast, fully on-device multimodal inference with our patched **llama.cpp** fork (not stock upstream). Flash is the **efficiency-optimized** sibling of VisionPsy-Nano-460M: same ~460M nanoVLM architecture, but it processes each image with **far fewer visual tokens (as few as 64 at 512x512)**, so it responds an order of magnitude faster on real phones while giving up only a small amount of accuracy. Unquantized **FP32** and **BF16 GGUFs** are included alongside a family of quantization formats, from near-lossless **8-bit** through a high-quality **5-bit** option down to ultra-compact **3-bit**. All sub-8-bit variants (except the legacy `Q4_0`) use **importance-matrix (imatrix) calibration**. If VisionPsy-Nano-460M-GGUF is our best-quality ~0.5B GGUF, **Flash-GGUF is the one you ship when time-to-first-token, battery, and RAM are the binding constraints.** > 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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정보 업데이트2026/11/2 19:15:58
OVERVIEW

모델 소개

**VisionPsy-Nano-460M-Flash-GGUFs** provides GGUF weights of VisionPsy-Nano-460M-Flash for fast, fully on-device multimodal inference with our patched **llama.cpp** fork (not stock upstream). Flash is the **efficiency-optimized** sibling of VisionPsy-Nano-460M: same ~460M nanoVLM architecture, but it processes each image with **far fewer visual tokens (as few as 64 at 512x512)**, so it responds an order of magnitude faster on real phones while giving up only a small amount of accuracy. Unquantized **FP32** and **BF16 GGUFs** are included alongside a family of quantization formats, from near-lossless **8-bit** through a high-quality **5-bit** option down to ultra-compact **3-bit**. All sub-8-bit variants (except the legacy `Q4_0`) use **importance-matrix (imatrix) calibration**. If VisionPsy-Nano-460M-GGUF is our best-quality ~0.5B GGUF, **Flash-GGUF is the one you ship when time-to-first-token, battery, and RAM are the binding constraints.** > 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.

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

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

INDEPENDENT BENCHMARKS

공개 평가 및 실행 설정

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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: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。