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基于Qwen3-4B-Thinking模型微调 Jan-v1模型强势挑战Perplexity Pro

开源AI模型Jan-v1正式发布,基于阿里云Qwen3-4B-Thinking微调,对标Perplexity Pro。仅4亿参数却实现91%的SimpleQA准确率,支持本地运行,在推理和工具使用方面表现突出,性能超越预期,引发开发者社区广泛关注。

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基于Qwen3-4B-Thinking模型微调 Jan-v1模型强势挑战Perplexity Pro

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Jan V1 AIO GGUF

prithivMLmods

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Jan-v1-AIO-GGUF包含两款强大的语言模型:Jan-v1-4B和Jan-v1-edge。Jan-v1-4B基于Qwen3-4B-thinking架构,拥有40亿参数,具备强大的智能推理、问题解决和工具使用能力,支持网页搜索任务。Jan-v1-edge是轻量级智能模型,专为在设备上快速执行而设计,适用于资源受限环境。

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Jan V1 4B 4bit

mlx-community

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Jan-v1-4B-4bit是基于Jan-v1-4B模型使用mlx-lm 0.26.3版本转换的4位量化版本,专为Apple MLX框架优化,提供高效的大语言模型推理能力。

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