Gleipnir-27B-BF16
Jazhyc基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 テキスト→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗DISCOVER & COMPARE
AIモデルを探す 84999
Gleipnir-4B-BF16
Jazhyc基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 テキスト→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗AuroLA-7B-PT
Jazzcharles基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 未確認→ 出力 未確認
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗A model for language detection with support for 45 languages This model was created by fine-tuning bert-base-multilingual-cased on the common language dataset. This dataset has support for 45 languages, which are listed below: This model was evaluated on the test split of the common language dataset, and achieved the following metrics: * Accuracy: 97.8%
翻訳待ち・原文を表示
入力 テキスト→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗This checkpoint is a wav2vec2-large model that is useful for generating transcriptions with punctuation. It is intended for use in building transcriptions for TTS models, where punctuation is very important for prosody. This model was created by fine-tuning the `facebook/wav2vec2-large-robust-ft-libri-960h` checkpoint on the libritts and voxpopuli datasets with a new vocabulary that includes punctuation. The model gets a respectable WER of 4.45% on the librispeech validation set. The baseline, `facebook/wav2vec2-large-robust-ft-libri-960h`, got 4.3%.
翻訳待ち・原文を表示
入力 音声→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗LTX-Video-0.9.1-HFIE
jbilcke-hf基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 画像→ 出力 動画
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗LTX-Video-2b-0-9-8-distilled-HFIE
jbilcke-hf基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 未確認→ 出力 未確認
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗sdxl-cinematic-1
jbilcke-hf基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
入力 テキスト→ 出力 画像
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗madlad400-3b-mt
jbochi基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
入力 テキスト→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗madlad400-7b-mt
jbochi基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 テキスト→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗madlad400-7b-mt-bt
jbochi基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 テキスト→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗Meta-Llama-3-70B-Instruct-GGUF
jburmeister基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 テキスト→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗Qwen3-4B-Instruct-2507-GGUF
jc-builds基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 テキスト→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗Qwen3.5-0.8B-Q4_K_M-GGUF
jc-builds基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 テキスト→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗Qwen3.5-4B-Q4_K_M-GGUF
jc-builds基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
入力 テキスト→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗Qwen3.5-9B-Q4_K_M-GGUF
jc-builds> **4-bit quantized GGUF** of Qwen/Qwen3.5-9B optimized for **on-device iOS inference** via llama.cpp. The most capable model you can run on an iPhone. This model is available directly in the HaploAI iOS app (v1.18+). Download it from the model selection page. The 9B model **beats Qwen3-80B** on GPQA Diamond (81.7 vs 77.2), IFEval (91.5 vs 88.9), and HMMT math (83.2 vs 73.7). It also **outperforms GPT-OSS-120B** on MMLU-Pro (82.5 vs 80.8) and GPQA Diamond (81.7 vs 80.1).
翻訳待ち・原文を表示
入力 テキスト→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗Qwen3.5-9B-VLM-Q4_K_M-GGUF
jc-builds> **Ready-to-run Vision Language Model** — bundled Q4\_K\_M quantization + multimodal projector for immediate VLM inference with llama.cpp. This repository provides a **complete, self-contained VLM package** for Qwen3.5-9B in GGUF format. Unlike text-only GGUF repos, this includes the **multimodal projector (mmproj)** required for vision capabilities — no need to hunt for separate files. Qwen3.5 represents a paradigm shift from the separate "LLM + Vision Encoder" approach (used by Qwen3-VL, LLaVA, etc.) to a **unified early-fusion architecture**:
翻訳待ち・原文を表示
入力 テキスト · 画像→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗SmolLM2-135M-Instruct-Q4_K_M-GGUF
jc-builds基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
入力 未確認→ 出力 未確認
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗SmolLM3-3B-Instruct-GGUF
jc-builds基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 テキスト→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗Wan2.2-TI2V-5B-Turbo-iOS
jc-builds基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 テキスト→ 出力 動画
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗Z-Image-Turbo-iOS
jc-builds基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 テキスト→ 出力 画像
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗**W4A16 GPTQ quantization** of Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NM-DAU using AutoRound with GPTQ group size 128. **Key findings:** - W4A16 **matches or exceeds** FP16 on all classification/generation benchmarks - Perplexity difference is negligible (0.13%) — well within measurement variance - No perceivable quality loss at 4-bit weights with 16-bit activations See the FP16 original model card for full details on training methodology, stages, and capabilities.
翻訳待ち・原文を表示
入力 テキスト · 画像→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 テキスト→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗roberta-tagalog-base
jcblaise基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 テキスト→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗該当するモデルがありません
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。
COST EXPLORER
モデル選びに、費用の視点も。
月間トークン数を調整してAPI費用を比較。
1 M = 100万トークン・米ドル
同一チャネルの基本テキスト料金を比較
同一チャネルの基本テキスト料金を比較
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。
MODEL HANDBOOK
モデルを理解して選ぶ
API料金はどう比較しますか？+
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。
オープンウェイトは無料で商用利用できますか？+
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。
ランキング1位が最適ですか？+
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。