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Thomas Wolf
@HuggingFace - 開源和開放科學的聯合創始人
本週發布了一組非常不錯的邊緣模型
- Jan發布了一款優化用於本地運行代理任務的4B模型 - 在多個評估中超越了Perplexity Pro
- LiquidAI發布了文本+圖像的多模態模型，提供450M和1.6B版本，優化了低延遲
2025年8月12日
介紹 Jan-v1：用於網路搜尋的 4B 模型，是 Perplexity Pro 的開源替代品。
在我們的評估中，Jan v1 提供了 91% 的 SimpleQA 準確率，略微超越了 Perplexity Pro，同時完全在本地運行。
使用案例：
- 網路搜尋
- 深度研究
基於 Qwen 的新版本 Qwen3-4B-Thinking（支持高達 256k 的上下文長度），針對推理和工具使用進行了微調。
您可以在 Jan、llama.cpp 或 vLLM 中運行該模型。要在 Jan 中啟用搜尋，請轉到設定 → 實驗功能 → 開啟，然後設定 → MCP 伺服器 → 啟用與搜尋相關的 MCP，例如 Serper。
使用該模型：
- Jan-v1-4B：
- Jan-v1-4B-GGUF：
感謝 @Alibaba_Qwen 團隊提供的 Qwen3 4B Thinking 和 @ggerganov 提供的 llama.cpp。
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