MODELE OPEN WEIGHTS
Galvanize-60M
Classifieur anti injection de 60M de paramètres pour les boucles outils des agents. p50 certifié de 11.52 ms sur CPU, 1.00 pour cent de faux positifs outils, 91.60 pour cent de rappel hors distribution sur 8,192 tokens.
11.52 ms
Latence p50 sur CPU
11.52 ms de base, 18.18 ms quantifié INT8
1.00%
Faux positifs outils
1.00 pour cent (0.67 pour cent avec tau 0.80)
91.60%
Rappel hors distribution
91.60 pour cent calibré sur la suite Deepset
8,192
Contexte long
77 à 97 pour cent de rappel needle sur 8k
Dans le modèle
4 couches, 60M de paramètres
Stack distillé pour le chemin chaud des agents. Licence Apache 2.0.
RoPE natif 8,192 tokens
Sans fenêtre glissante ni troncature pour les prompts avec schémas et documents.
MultiHeadSecurityPooling
4 requêtes apprises sur la séquence vers 3,072 dims. Têtes pour overrides, jailbreak, échappements et exfiltration.
Double distribution
PyTorch model.safetensors 240 Mo plus ONNX INT8 dynamique onnx/model_quantized.onnx 176 Mo.
Se combine avec la couche déterministe sous 0.1 ms. Les poids ouverts couvrent le moteur sémantique.
Utiliser Galvanize
Récupérez les poids ou appelez la passerelle hébergée.