Pubblicato il 14 ott 2026
Modello decisionale open da 35B parametri (3B attivi) di Autotrust, fine-tune di Qwen3.5-35B-A3B per classificazione di testo e scoring del rischio. In quantizzazione NVFP4 occupa circa 25,6 GB di VRAM: gira su una GPU da 32 GB senza bisogno di inferenza frontier.
Visita il sito ufficiale per scaricare, documentarti e iniziare a utilizzare autotrust/JEV-35B.
Modello MoE di DeepSeek con 552B di parametri totali e 8-16B attivi per token. Contesto da 1M di token, licenza MIT: uso commerciale libero. Pensato per il serving in linea, troppo grande per un uso locale su un singolo PC.
Il modello di immagini aperto più avanzato: aderenza al prompt eccellente, anatomia solida e fine-tuning completo. Lo standard per chi fa serio.
Generazione in pochissimi step con qualità alta e ottimo rendering del testo. La versione distillata di FLUX, pensata per la velocità.
