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Thomas Wolf
Cofundador na @HuggingFace - open-source e open-science
Estou tão orgulhoso de ver o Hugging Face FineWeb a impulsionar alguns dos melhores LLMs disponíveis.
Acabei de avistar isso no novo relatório técnico do GLM 4.5 (o modelo llm agentic recém-liberado que é competitivo com o Claude 4, Grok 4, o3) e ouvi sobre isso em muitos outros casos:
Compartilhar abertamente ferramentas e conhecimento para construir modelos de IA SOTA é uma missão central no @huggingface. Acreditamos que é essencial garantir diversidade no campo e prevenir a concentração excessiva de poder nas mãos de apenas algumas empresas.
Grandes parabéns à equipe do FineWeb! 🎉
6,72K
Um conjunto de modelos realmente bons para a borda foi lançado esta semana
- Jan lançando um modelo de 4B otimizado para executar tarefas agentivas localmente - superando o Perplexity Pro em várias avaliações
- LiquidAI lançando modelos multimodais para texto+imagem com versões de 450M e 1.6B otimizadas para baixa latência
12/08/2025
Apresentando Jan-v1: modelo 4B para busca na web, uma alternativa de código aberto ao Perplexity Pro.
Em nossas avaliações, Jan v1 entrega 91% de precisão no SimpleQA, superando ligeiramente o Perplexity Pro enquanto roda totalmente localmente.
Casos de uso:
- Busca na web
- Pesquisa profunda
Construído na nova versão do Qwen's Qwen3-4B-Thinking (até 256k de comprimento de contexto), ajustado para raciocínio e uso de ferramentas no Jan.
Você pode executar o modelo no Jan, llama.cpp ou vLLM. Para habilitar a busca no Jan, vá para Configurações → Recursos Experimentais → Ativar, depois Configurações → Servidores MCP → habilite um MCP relacionado à busca, como o Serper.
Use o modelo:
- Jan-v1-4B:
- Jan-v1-4B-GGUF:
Créditos à equipe @Alibaba_Qwen pelo Qwen3 4B Thinking e @ggerganov pelo llama.cpp.
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