Hersteller · Entscheidungsmodelle
Mapika hat 6 Modelle im Verzeichnis: 6 Entscheidungsmodelle.
Im Verzeichnis: 6 Entscheidungsmodelle. 6 davon mit offenen Gewichten, die sich lokal betreiben lassen.
Alle Modelle, die es je gab. Modelle mit Profil führen zu allen Benchmarks, Preisen und Quellen.
| Decider 0.8B | k. A. | Open Source | k. A. | 38 |
| Decider 2B | k. A. | Open Source | k. A. | 52 |
| Decider 2B Vision | k. A. | Open Source | k. A. | 36 |
| Decider 35B A3B | k. A. | Open Source | k. A. | 34 |
| Decider 35B A3B NVFP4 | k. A. | Open Source | k. A. | unter 1 |
| Decider 4B | k. A. | Open Source | k. A. | 43 |
Entscheidungsmodell · k. A.
Decider 0.8B ist der kleinste textbasierte Checkpoint der Decider-Familie. Er liest Text und typisierte Fragen und gibt für 2 bis 255 vorgegebene Optionen eine Wahrscheinlichkeitsverteilung aus. Mit 0,8 Milliarden Parametern, 32.000 Token Kontext und lokaler Ausführung zielt er auf Routing, Ja-Nein-Fragen und kurze Zustände.
Entscheidungsmodell · k. A.
Decider 2B bildet den kompakten Mittelbereich der textbasierten Decider-Familie. Der 1,9-Milliarden-Parameter-Checkpoint verarbeitet typisierte Fragen über einen Zustand und verteilt die Wahrscheinlichkeit auf 2 bis 255 Optionen. Sein Kontextfenster umfasst 32.000 Token. Das Readout läuft in einem Durchgang, wobei du das Antwortschema vor dem Aufruf definierst.
Entscheidungsmodell · k. A.
Decider 2B Vision erweitert das Decider-Readout um Bilder. Bei der Eingabe gibst du ein Bild, Text und typisierte Fragen an, und der 1,9-Milliarden-Parameter-Checkpoint liefert Wahrscheinlichkeiten über deine vorgegebenen Optionen. Das Kontextfenster umfasst 32.000 Token.
Entscheidungsmodell · k. A.
Decider 35B A3B ist der große MoE-Checkpoint der Decider-Familie. Er umfasst 34,7 Milliarden Parameter, aktiviert aber rund 3 Milliarden pro Token. Über 32.000 Token Kontext beantwortet er textbasierte, typisierte Fragen in einem Durchgang und gibt Wahrscheinlichkeiten für deine Optionen zurück. Trotz sparsamer Aktivierung bleibt der lokale Speicherbedarf der eines großen Modells.
Entscheidungsmodell · k. A.
Decider 35B A3B NVFP4 ist die quantisierte Form von Decider 35B A3B. Das Readout bleibt gleich. Aufmerksamkeitsprojektionen und Expertenkomponenten werden zu NVFP4 quantisiert; Delta-Net-Faltungen und Eingangsprojektionen, Router, Gates, Embeddings und LM-Head bleiben in bf16. Der veröffentlichte Speicherbedarf sinkt dadurch von 65 GB beim bf16-Checkpoint auf 19,6 GB. Der Checkpoint zielt auf vLLM, TensorRT-LLM und SGLang auf Blackwell-GPUs.
Entscheidungsmodell · k. A.
Decider 4B ist der dichte 4,2-Milliarden-Parameter-Checkpoint für textbasierte Entscheidungen. Er hält die gleiche 32.000-Token-Schnittstelle wie die kleineren Varianten und liefert Choice für 2 bis 255 Optionen, Score für 2 bis 10 Stufen und Noul als Ja-Wahrscheinlichkeitswert. Sein Schwerpunkt liegt auf Wissens- und Reasoning-Fragen innerhalb eines festen Antwortschemas.
Nach Veröffentlichungsdatum. Grau: abgelöste Modelle.
Im Verzeichnis stehen 6 Decider-Modelle von Mapika: 6 Entscheidungsmodelle. Gezählt sind alle Modelle, die Mapika je veröffentlicht hat, auch abgelöste. Aktuell verfügbar sind 6, die neuesten davon Decider 0.8B, Decider 2B und Decider 2B Vision.
Ja, 6 der 6 Modelle haben offene Gewichte. Wie viel Speicher sie brauchen, steht im jeweiligen Modellprofil.
Datenstand: 01.11.2026