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Agnes-3.0-Flash Preview 是 Apache-2.0 的 33B 多模态开源权重,上下文 262k,不是专有 API 那个检查点。

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Agnes-3.0-Flash Preview 是 Hugging Face 上的开源权重。卡片协议 Apache-2.0,pipeline 为 image-text-to-text,语言英/中。2026-09-13 Hugging Face 显示 120 likes、近 30 天 34 次下载。createdAt 为 2026-09-11。safetensors 合计约 33.09B 参数(BF16)。r/LocalLLaMA 2026-09-13 热帖标题写成「Agnes-AI/Agnes-3.0-Flash 33B Multimodal, AA score: 36」。把 AA 分数当成 专有 API 的成绩,不要算在这套权重上。

卡片写得很清楚:仓库是更早的 Preview 检查点。Artificial Analysis 上的生产/API 模型是另一套(1M 上下文、专有)。不要把 API 分数抄到 33B 文件上。

对照 Qwen3.8-27B 若你要稠密本地对话,对照 Muse Glimmer 若你要另一个约 30B 开源多模态,对照 Ling-3.0-Flash 若你要托管 flash 规格。

核心功能

  • 混合注意力:72 层解码器,门控 delta-rule 与全局注意力 3:1。只有 18 层的 KV 缓存随序列增长。Preview 卡片上下文 262,144 token。
  • 多模态:文本、图像、视频走自带 processor。视觉塔 27 层,hidden 1152,patch 16。
  • 推理力度:聊天模板提供 high / medium / low,以及 enable_thinking=False
  • 工具调用<tool_call><function=…>。仓库内带 SGLang serve.sh 和补丁。
  • 远程代码:必须 trust_remote_code=True。卡片测试路径是 transformers>=5.12

局限:120 likes 是热度,不是审计。自定义架构依赖远程代码。卡片硬件建议 1 x H200 141 GB 或 H100 80 GB bf16,磁盘约 66 GB。Preview 厂商行(IFBench 74.20、GPQA Diamond 85.05、SciCode 38.08)是混杂 harness 的参考值。我们没有复跑。

规格

来源
参数 约 33.09B BF16 HF API,2026-09-13
上下文(Preview) 262,144 token HF 卡片
协议 Apache-2.0 同一卡片
likes / 近 30 天下载 120 / 34 HF API,2026-09-13
API 孪生(不是这套权重) 1M 上下文,$0.05 / $0.15 每百万,AA Index 36 Artificial Analysis,2026-09-13
软件价格 权重 $0 Apache-2.0

适用场景

  • 能拿出一张 H100/H200、要 Apache-2.0 且带图和视频的本地多模态。
  • 刚看过 r/LocalLLaMA 33B 帖、需要把 Preview 和 API 分开的人。
  • 其实该调 API 的人:要 1M 上下文专有规格,$0.05 / $0.15。

若要便宜的托管 flash,从 DeepSeek-V4-Flash 开始。

快速开始

  1. 打开 Agnes-AI/Agnes-3.0-Flash
  2. pip install "transformers>=5.12" torch torchvision accelerate
  3. trust_remote_code=Truedtype="bfloat16"device_map="auto" 加载。
  4. 推理服务跟 serve.shsglang_patch/,不要假设公版镜像认识 agnes

第一方资源:模型卡片。产品站:agnes-ai.com

常见问题

Hugging Face 仓库就是 Artificial Analysis 36 分那个吗?

不是。卡片写 Preview 是 33B / 262k。AA 列的是专有 1M 上下文 API。Reddit 标题把两套混在一起。

能不用 trust_remote_code 吗?

不能。架构是自定义的 AgnesForConditionalGeneration

Preview 有 1M 窗口吗?

开源权重没有。1M 是生产/API 检查点。

替代方案

使用技巧

  1. 不要把 AA Index 36 贴到 33B 文件上。
  2. 采样先用 temperature 1.0、top_p 0.95、top_k 20,除非你自己测过。
  3. 用仓库里的 serve.sh,不要假设公版 vLLM 认识 agnes

总结

Agnes-3.0-Flash Preview 适合有 H100 级机器、能接受远程代码的人去跑 33B Apache-2.0 多模态权重。从 Hugging Face 卡片 开始,并把专有 API 页分开看。

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