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言語から画像、オープンウェイトからAPIまで。能力と実際の費用を比較。
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This was fine-tuned in order to use it in a BioNER/BioNEN system which is available at: https://github.com/librairy/bio-ner
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Official Dynamic GGUF quantization suite of `alztrk/Ornith-1.5-35B-A3B-Abliterated` (derived from `ornith-ai/Ornith-1.5-35B-A3B`). **Ornith-1.5-35B-A3B-Abliterated** is created through directional ablation surgery across all 40 hybrid layers, orthogonally projecting refusal directions out from attention and MLP down-projection matrices. This dedicated repository provides optimized Dynamic GGUF quantizations for local inference in Ollama, LM Studio, and Llama.cpp.
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⚡ Each donation funds the next large quant. I host free GGUF or MoE quants as independent research. Local hardware: Mechrevo Kuangshi GM7AG0M — RTX 3060 Laptop 6GB GDDR6, 64GB DDR5, i7-12700H (14C/20T, 4.7GHz), Windows 11, Samsung 990 Pro. Good for imatrix and 0.6–35B-class work in RAM. 9B+ and searches need rented H200/Blackwell , typically $100 per quant. Released as part of the **NOESIS Professional Multilingual Dubbing Automation Platform** (framework: Deterministic Hybrid Control Framework for Frozen Neural Operators — DHCF-FNO). Repack (BF16 safetensors, shards ≤50 GB) and community GGUF quantizations of yandex/AliceAI-Foundation-80B-A3B-Base (`model_type: alice_ai`, 80B total / 3B active MoE with KDA layers).
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⚡ Each donation funds the next large quant. I host free GGUF or MoE quants as independent research. Local hardware: Mechrevo Kuangshi GM7AG0M — RTX 3060 Laptop 6GB GDDR6, 64GB DDR5, i7-12700H (14C/20T, 4.7GHz), Windows 11, Samsung 990 Pro. Good for imatrix and 0.6–35B-class work in RAM. 9B+ and searches need rented H200/Blackwell , typically $100 per quant. Released as part of the NOESIS Professional Multilingual Dubbing Automation Platform (framework: DHCF-FNO — Deterministic Hybrid Control Framework for Frozen Neural Operators) **DeepSeek-V4.1-Flash-1017** is a minor update to **DeepSeek-V4.1-Flash**, delivering substantial improvements across reasoning, coding, agentic tasks, and visual benchmarks. Alongside these gains, the model reduces task execution time and output length, enabling users to complete tasks faster and at lower cost and advancing the performance–cost Pareto frontier across multiple agent harnesses.
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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。