gemma-2b-embeddings
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This model is a fine-tuned version of facebook/wav2vec2-xls-r-300m on the common_voice_11_0 dataset. It achieves the following results on the evaluation set: - Loss: 0.9825 - Wer: 0.6470 The following hyperparameters were used during training: - learning_rate: 0.0003 - train_batch_size: 16 - eval_batch_size: 8 - seed: 42 - gradient_accumulation_steps: 2 - total_train_batch_size: 32 - optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 - lr_scheduler_type: linear - lr_scheduler_warmup_steps: 500 - num_epochs: 30 - mixed_precision_training: Native AMP - Transformers 4.40.2 - Pytorch 2.2.1+cu121 - Datasets 2.19.1 - Tokenizers 0.19.1
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This is a full fine-tuned checkpoint of Qwen/Qwen3-ASR-1.7B for Japanese galgame, visual novel, and anime-style speech recognition. The model was fine-tuned on litagin/Galgame_Speech_ASR_16kHz, a large Japanese galgame speech ASR corpus. This repository includes both inference weights and training recovery files so that others can resume training or continue domain adaptation. The current checkpoint is intended as a domain-tuned Japanese ASR model. A small external benchmark is included below, comparing this model against the upstream Qwen3-ASR base models on both game/anime-style audio and compact general Japanese ASR sanity sets.
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Quantized GGUF versions of the HunyuanVideo-1.5-I2V-480p by Tencent. | Model | Download | |--------|--------------| | HunyuanVideo 1.5 I2V 480P `Distilled Model` | Download | | HunyuanVideo 1.5 I2V 480P Model | Download |
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Quantized GGUF versions of the HunyuanVideo-1.5-I2V-720p by Tencent. | Model | Download | |--------|--------------| | HunyuanVideo 1.5 I2V 720P `Distilled Model` | Download | | HunyuanVideo 1.5 I2V 720P Model | Download |
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Quantized GGUF versions of the HunyuanVideo-1.5-T2V-480p by Tencent. | Model | Download | |--------|--------------| | HunyuanVideo 1.5 T2V 480P `Distilled Model` | Download | | HunyuanVideo 1.5 T2V 480P Model | Download |
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Quantized GGUF versions of the Wan2.2 Distill Models by the LightX2V team. | Model | Release Date | Description | |--------|--------------|-------------| | **`high_noise_260412`** | 🗓️ Apr 12, 2026 | 🔹 **Latest high noise model** | | `high_noise_1030` | 🗓️ Oct 30, 2025 | Previous high noise model | | `high_noise` | 🗓️ Oct 17, 2025 | Previous high noise model | Check out the original LightX2V Model Card for detailed information about the model. - **ComfyUI-GGUF** by **city96** - **ComfyUI-WanVideoWrapper** by **kijai** *(make sure you're on the latest version)*
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Quantized GGUF versions of the Z-Image Turbo by Tongyi-Mai. | Model | Download | |--------|--------------| | Z-Image Turbo GGUF | Download | | Qwen3-4B (Text Encoder) | unsloth/Qwen3-4B-GGUF Check out the original model card Z-Image Turbo for detailed information about the model. - **ComfyUI-GGUF** by **city96** - **Diffusers**
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提供元・分類・入出力の条件を変更してください。新しいモデルを随時追加しています。
月間トークン数を調整してAPI費用を比較。
収集済みの比較可能な100万トークン当たり米ドル料金です。キャッシュ割引、段階料金、追加推論出力、税金は含みません。最新料金は出典で確認してください。
入力・出力・キャッシュ料金を分け、同じ用途と使用量で総費用を比較します。画像・音声・動画は枚数、時間、解像度で課金される場合があります。
必ずしもそうではありません。バージョンごとのライセンス、商用制限、ポリシーを確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。
順位はテスト、バージョン、評価方法によります。実際の業務データで精度、遅延、安定性、費用を比較してください。