🔗 aidailypost.com/news/bottlec...
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ThinkingCap 3.8-27B vs. Swift 3.8-27B vs. Qwen 3.8-27B Benchmarks
https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1wp5vqr/thinkingcap_3827b_vs_swift_3827b_vs_qwen_3827b#IA##AI##ML#ML
ThinkingCap 3.8-27B vs. Swift 3.8-27B vs. Qwen 3.8-27B Benchmarks
https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1wp5vqr/thinkingcap_3827b_vs_swift_3827b_vs_qwen_3827b#IA##AI##ML#ML
(legit very result here btw! no shade!)
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woke up to qwen bashing her head and doing their sergei korolev impression
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(about 14 tok/s lol)
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bottlecapai/ThinkingCap-Qwen3.6-27B
Qwen3.6-27Bをファインチューニングし、回答の品質やスタイルを維持したまま思考トークン量を削減して効率性を向上させることを目的としています。
平均で50%以上のトークン削減を実現しています。
bottlecapai/ThinkingCap-Qwen3.6-27B
Qwen3.6-27Bをファインチューニングし、回答の品質やスタイルを維持したまま思考トークン量を削減して効率性を向上させることを目的としています。
平均で50%以上のトークン削減を実現しています。
bottlecapai/ThinkingCap-Qwen3.6-27B
Qwen3.6-27Bをファインチューニングし、回答の品質やスタイルを維持したまま思考トークン数を大幅に削減してトークン効率を高めることを目的としています。
推論、数学、コードなどの多様な領域で検証されており、平均で50%以上のトークン削減を実現しています。
bottlecapai/ThinkingCap-Qwen3.6-27B
Qwen3.6-27Bをファインチューニングし、回答の品質やスタイルを維持したまま思考トークン数を大幅に削減してトークン効率を高めることを目的としています。
推論、数学、コードなどの多様な領域で検証されており、平均で50%以上のトークン削減を実現しています。
bottlecapai/ThinkingCap-Qwen3.6-27B
Qwen3.6-27Bをファインチューニングし、回答の質とスタイルを維持しながら思考トークンを削減してトークン効率を向上させることを目的としたモデルです。
平均で50%、最大で90%以上の思考トークン削減を実現し、推論や数学、コードなどの多様なタスクにおいて性能を維持していることを検証しています。
bottlecapai/ThinkingCap-Qwen3.6-27B
Qwen3.6-27Bをファインチューニングし、回答の質とスタイルを維持しながら思考トークンを削減してトークン効率を向上させることを目的としたモデルです。
平均で50%、最大で90%以上の思考トークン削減を実現し、推論や数学、コードなどの多様なタスクにおいて性能を維持していることを検証しています。
Českou společností BottleCap AI upravený model umělé inteligence už zaznamenal přes 300 tisíc stažení na platformě Hugging Face. Jde o před pár dny vydaný velký...
Českou společností BottleCap AI upravený model umělé inteligence už zaznamenal přes 300 tisíc stažení na platformě Hugging Face. Jde o před pár dny vydaný velký...
bottlecapai/ThinkingCap-Qwen3.6-27B
Qwen3.6-27Bをファインチューニングし、回答の品質とスタイルを維持したまま思考トークン量を大幅に削減することを目的としています。
平均で50%以上、最大で90%以上の削減を実現し、推論効率を向上させています。
数学やコードなど幅広い領域で検証されており、効率的な推論が可能です。
bottlecapai/ThinkingCap-Qwen3.6-27B
Qwen3.6-27Bをファインチューニングし、回答の品質とスタイルを維持したまま思考トークン量を大幅に削減することを目的としています。
平均で50%以上、最大で90%以上の削減を実現し、推論効率を向上させています。
数学やコードなど幅広い領域で検証されており、効率的な推論が可能です。
50% less thinking tokens on average, and over 90% less in best cases. Achieved via finetuning Qwen3.6-27B (Qwen Team, 2026) with state-of-the-art finetuning algorithms on a curated set of domains with different difficulty.
I love fp8 quant 😁
50% less thinking tokens on average, and over 90% less in best cases. Achieved via finetuning Qwen3.6-27B (Qwen Team, 2026) with state-of-the-art finetuning algorithms on a curated set of domains with different difficulty.
I love fp8 quant 😁
bottlecapai/ThinkingCap-Qwen3.6-27B
Qwen3.6-27Bをファインチューニングし、回答の品質とスタイルを維持したまま、思考トークン量を削減することを目的としています。
平均で50%以上のトークン削減を実現し、推論効率を向上させています。
bottlecapai/ThinkingCap-Qwen3.6-27B
Qwen3.6-27Bをファインチューニングし、回答の品質とスタイルを維持したまま、思考トークン量を削減することを目的としています。
平均で50%以上のトークン削減を実現し、推論効率を向上させています。