模型介绍
> ### ⭐ Latest and flagship models > [](https://huggingface.co/FINAL-Bench/VKORE-46M-NPU) [](https://huggingface.co/FINAL-Bench/Darwin-27B-ZTC-v5) > [](https://huggingface.co/collections/FINAL-Bench/pocket-models-6a618ee5d23eafb7e185a5c6) [](https://huggingface.co/collections/FINAL-Bench/darwin-family-699987b1f652864af0122193) [](https://huggingface.co/FINAL-Bench) [](https://vidraft.net) [](https://thevc.kr/vidraft) **A 180B frontier model from a laptop to DGX Spark.** A 4-bit GGUF build of Darwin-180B-RSI-R3 (111.3 GB, 4 files) for llama.cpp. It runs on a **gaming laptop with an 8 GB GPU and 32 GB RAM**, a **128 GB mini PC**, a CPU-only server, a single datacenter GPU, or **NVIDIA DGX Spark**. - **Quality kept:** MMLU-Pro (2,000 questions, paired) **87.65% vs 87.65%** for the BF16 original, difference **+0.00 points, 95% CI [−0.95, +1.00]**. - **Runs on a laptop:** **4.17 tokens/s** on an RTX 5060 Laptop GPU (8 GB) with 32 GB RAM. - **Runs without a GPU:** **18–21 tokens/s** on one server CPU socket, **78.8 GB peak RAM**. - **Runs on a mini PC:** any mini PC with **128 GB RAM** holds the whole model in memory, no GPU needed. - **Built-in confidence:** ZTC AUC **0.758** reading its own state; the 20% of questions it is most sure about are **97.5%** correct. Probe file and script included in `ztc/`. - **Shorter answers:** on the same 2,000 questions, answers average **3,694 tokens vs 4,322** for the same-format parent build (−14.5%).
主要特点
特点摘要待依据来源补齐，不凭模型名称推断能力。
局限与注意事项
暂无足够来源支持具体缺点结论。请重点验证实际任务表现、时延、数据政策、许可与版本生命周期。
来源报价与费用分析
同一模型在不同渠道、地区和配置下可能采用不同价格。下表独立保留各渠道报价，不将渠道价格视为厂商官方统一价格。
| 来源 / 渠道 | 输入 | 输出 | 计费单位 | 采集时间 |
|---|---|---|---|---|
| 暂未取得可核验报价，请查阅来源渠道。 | ||||
按月估算基础 Token 费用
预估不包含缓存优惠、阶梯定价、多模态附加费用、网络检索、税费及推理额外输出。
公开评测与运行配置
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。
查看完整已收录榜单 →常见问题
开放权重是否代表可以免费商用？
不一定。应核对具体版本许可证、商用门槛和使用政策。自部署还会产生算力和维护成本。
这些价格是实时结算价格吗？
不是实时结算价格，而是带采集时间的来源报价快照。请到对应渠道核对当前版本、区域、折扣和计费方式。
资料来源与可追溯记录
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。