Agnes-3.0-Flash

Agnes-3.0-Flash Preview は Hugging Face の公開重みです。カードは Apache-2.0、pipeline は image-text-to-text、言語は英中。2026-09-13 の Hugging Face は 120 likes、直近 30 日 34 ダウンロード。createdAt は 2026-09-11。safetensors 合計は約 33.09B パラメータ（BF16）。r/LocalLLaMA の 2026-09-13 ホット投稿見出しは「Agnes-AI/Agnes-3.0-Flash 33B Multimodal, AA score: 36」。その AA 数値は プロプライエタリ API のものであり、この重みではありません。

カードは明確です。このリポジトリは以前の Preview チェックポイントです。Artificial Analysis の本番/API モデルは別（1M コンテキスト、プロプライエタリ）。API スコアを 33B ファイルにコピーしないでください。

対照は Qwen3.8-27B（密なローカルチャット）、Muse Glimmer（別の約 30B 公開マルチモーダル）、Ling-3.0-Flash（ホストされた flash SKU）。

主な機能

• ハイブリッド注意：72 デコーダ層、ゲート付き delta-rule とグローバル注意が 3:1。KV キャッシュが伸びるのは 18 層だけ。Preview カードのコンテキストは 262,144 トークン。
• マルチモーダル：テキスト、画像、動画は同梱プロセッサ経由。視覚タワーは 27 層、hidden 1152、patch 16。
• 推論の強さ：チャットテンプレートは high / medium / low と enable_thinking=False。
• ツール呼び出し：<tool_call><function=…>。SGLang の serve.sh とパッチが同梱。
• リモートコード：trust_remote_code=True が必須。カードの検証経路は transformers>=5.12。

制約：120 likes は熱量であり監査ではありません。独自アーキテクチャはリモートコードが要ります。カードのハードウェアは bf16 で 1 x H200 141 GB または H100 80 GB、ディスク約 66 GB。Preview のベンダー行（IFBench 74.20、GPQA Diamond 85.05、SciCode 38.08）は混在ハーネスの参考値です。再実行していません。

仕様

使用シナリオ

• H100/H200 を 1 枚出せる、Apache-2.0 で画像と動画も欲しいローカルマルチモーダル。
• r/LocalLLaMA の 33B 投稿を見た、Preview と API を分けたい人。
• API を呼ぶべき人：1M コンテキストのプロプライエタリ SKU、$0.05 / $0.15。

安価なホスト flash なら DeepSeek-V4-Flash から。

はじめに

1. Agnes-AI/Agnes-3.0-Flash を開く。
2. pip install "transformers>=5.12" torch torchvision accelerate。
3. trust_remote_code=True、dtype="bfloat16"、device_map="auto" で読む。
4. サーブは serve.sh と sglang_patch/ に従い、公開イメージが agnes を知っていると仮定しない。

一次情報：モデルカード。製品サイト：agnes-ai.com。

よくある質問

Hugging Face リポジトリは Artificial Analysis 36 点のモデルですか？

違います。カードは Preview を 33B / 262k とします。AA はプロプライエタリ 1M コンテキスト API です。Reddit 見出しが二つを混ぜています。

trust_remote_code は省略できますか？

できません。アーキテクチャは独自の AgnesForConditionalGeneration です。

Preview に 1M 窓はありますか？

公開重みにはありません。1M は本番/API チェックポイントです。

代替案

• Qwen3.8-27B：リモートコードなしの密なローカルチャット。
• Muse Glimmer：本サイトの別の約 30B 公開マルチモーダル。
• DeepSeek-V4-Flash：自前ホストしたくないときのホスト flash。

ヒント

1. AA Index 36 を 33B ファイルに貼らない。
2. まず temperature 1.0、top_p 0.95、top_k 20。測り直すまで変えない。
3. リポジトリの serve.sh を使い、stock vLLM が agnes を知ると仮定しない。

まとめ

Agnes-3.0-Flash Preview は、H100 級の箱がありリモートコードを受け入れられる人向けの 33B Apache-2.0 マルチモーダルです。Hugging Face カード から始め、プロプライエタリ API のページは分けて読んでください。