AI NEWS.ccAIが動く、未来が変わる
♡ 保存済み 0
AI NEWS・モデル情報能力を知り、根拠ある選択を。 ↗基本情報を先に収録・詳細を随時追加
THE AI MODEL DIRECTORY ここからモデルを探す

あなたに合う AIモデルを。

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。
次のアイデアに合うAIを見つけましょう。

人気の検索
84,991 件のモデル13202 社の提供元・公開者45 件の機能分類465件の比較可能な料金・30件の公開評価
Tテキスト生成▧画像生成▷動画生成⌘コード生成◖音声合成♫音楽生成⬡3Dモデリング▤文書分析
DISCOVER & COMPARE

AIモデルを探す 84991

注目のモデルを見つける

Some of these quants (Q3_K_XL, Q4_K_L etc) are the standard quantization method with the embeddings and output weights quantized to Q8_0 instead of what they would normally default to. If the model is bigger than 50GB, it will have been split into multiple files. In order to download them all to a local folder, run: You can either specify a new local-dir (agentica-org_DeepScaleR-1.5B-Preview-Q8_0) or download them all in place (./)

翻訳待ち・原文を表示

テキスト生成
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 ↗
出典・文書 ↗

**Model details:** - Parameter count: 180B (source checkpoint) - Input support: text, image (with mmproj file) - details - Speculative decoding: yes (MTP) - details - imatrix: yes - details **Don't know which to choose?** Grab Q4_K_M (127.09GB) - usually a good mix of size and performance. Download instructions available here **About these sizes:** 51.7 % of this model's weights (`per_layer_token_embd` (160 wide), `ffn_down_exps` (640 wide), `hc_attn_up` (320 wide), `hc_ffn_up` (320 wide) and 2 more) have row widths that llama.cpp's 256-wide K and IQ block types cannot use, so each size gives them one of the 32-wide types instead (Q4_0 to Q8_0, or IQ4_NL), whatever type its name asks for, and the files above are closer together in size than usual. These sizes were not made, each within 1 % of the size of another file of the same kind: Q4_K_L (0.9 % from Q5_K_S), IQ2_XXS (0.7 % from IQ2_XS).

翻訳待ち・原文を表示

画像質問応答
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 ↗
出典・文書 ↗

All quants made using imatrix option with dataset from here combined with a subset of combined_all_small.parquet from Ed Addario here Some of these quants (Q3_K_XL, Q4_K_L etc) are the standard quantization method with the embeddings and output weights quantized to Q8_0 instead of what they would normally default to. If the model is bigger than 50GB, it will have been split into multiple files. In order to download them all to a local folder, run:

翻訳待ち・原文を表示

テキスト生成
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 ↗
出典・文書 ↗

Some of these quants (Q3_K_XL, Q4_K_L etc) are the standard quantization method with the embeddings and output weights quantized to Q8_0 instead of what they would normally default to. If the model is bigger than 50GB, it will have been split into multiple files. In order to download them all to a local folder, run: Previously, you would download Q4_0_4_4/4_8/8_8, and these would have their weights interleaved in memory in order to improve performance on ARM and AVX machines by loading up more data in one pass.

翻訳待ち・原文を表示

テキスト生成
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 ↗
出典・文書 ↗

All quants made using imatrix option with dataset from here combined with a subset of combined_all_small.parquet from Ed Addario here Some of these quants (Q3_K_XL, Q4_K_L etc) are the standard quantization method with the embeddings and output weights quantized to Q8_0 instead of what they would normally default to. If the model is bigger than 50GB, it will have been split into multiple files. In order to download them all to a local folder, run:

翻訳待ち・原文を表示

テキスト生成
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 ↗
出典・文書 ↗
COST EXPLORER

モデル選びに、費用の視点も。

コスト分析

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

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

選び方とよくある質問
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。

AI NEWS・情報から選択へ

ニュースで知り、ツールで効率化、モデルで可能性を。

AIニュースを読む ↗AIツールを探す ↗