Un conjunto de modelos realmente buenos para el edge se lanzó esta semana - Jan lanza un modelo de 4B optimizado para ejecutar tareas agentivas localmente - supera a Perplexity Pro en varias evaluaciones - LiquidAI lanza modelos multimodales para texto+imagen con versiones de 450M y 1.6B optimizadas para baja latencia
👋 Jan
👋 Jan12 ago, 15:55
Presentamos Jan-v1: modelo 4B para búsqueda web, una alternativa de código abierto a Perplexity Pro. En nuestras evaluaciones, Jan v1 ofrece un 91% de precisión en SimpleQA, superando ligeramente a Perplexity Pro mientras se ejecuta completamente de forma local. Casos de uso: - Búsqueda web - Investigación profunda Construido sobre la nueva versión de Qwen's Qwen3-4B-Thinking (hasta 256k de longitud de contexto), ajustado para razonamiento y uso de herramientas en Jan. Puedes ejecutar el modelo en Jan, llama.cpp o vLLM. Para habilitar la búsqueda en Jan, ve a Configuración → Funciones experimentales → Activar, luego Configuración → Servidores MCP → habilita un MCP relacionado con la búsqueda como Serper. Usa el modelo: - Jan-v1-4B: - Jan-v1-4B-GGUF: Créditos al equipo de @Alibaba_Qwen por Qwen3 4B Thinking y a @ggerganov por llama.cpp.
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