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Thomas Wolf
@HuggingFace - 开源和开放科学的联合创始人
本周发布了一组非常不错的边缘模型
- Jan发布了一款优化用于本地运行代理任务的4B模型 - 在多个评估中超越了Perplexity Pro
- LiquidAI发布了文本+图像的多模态模型，提供450M和1.6B版本，优化了低延迟
2025年8月12日
介绍 Jan-v1：用于网络搜索的 4B 模型，是 Perplexity Pro 的开源替代品。
在我们的评估中，Jan v1 提供了 91% 的 SimpleQA 准确率，略微超越了 Perplexity Pro，同时完全在本地运行。
使用案例：
- 网络搜索
- 深度研究
基于 Qwen 的新版本 Qwen3-4B-Thinking（支持高达 256k 的上下文长度），针对推理和工具使用进行了微调。
您可以在 Jan、llama.cpp 或 vLLM 中运行该模型。要在 Jan 中启用搜索，请转到设置 → 实验功能 → 开启，然后设置 → MCP 服务器 → 启用与搜索相关的 MCP，例如 Serper。
使用该模型：
- Jan-v1-4B：
- Jan-v1-4B-GGUF：
感谢 @Alibaba_Qwen 团队提供的 Qwen3 4B Thinking 和 @ggerganov 提供的 llama.cpp。
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