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MiniMax-H3-LightVAE

corechan

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Huihui-DeepSeek-V4-Flash-0731-abliterated-GGUF

CoreWolf

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Qwen3.6-27B-Claude-Opus-Reasoning-Distill-v2-int4-AutoRound

CoreWorxLab

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mistral-7b-expert-iteration-iter3-GGUF

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Pyramids

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Quokka_2.7b

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Quokka_256m

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Tiny-Moe

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whisper-large-v3-turbo-russian

coriollon

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10EROS_1.4_Int8_ConvRot

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10EROS_Int4

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10EROS-INT8

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moondream2-2b-q4_k_m-gguf

corono1

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cross-encoder-mmarco-mMiniLMv2-L12-H384-v1

corrius

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piccolo_gorgone

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Llama-3.3-70B-Instruct-FP8-Dynamic

cortecs

This is a quantization of the Llama-3.3-70B-Instruct. The Meta Llama 3.3 is a state-of-the-art multilingual large language model (LLM) with 70 billion parameters, pretrained and instruction-tuned for exceptional performance in generative text-based tasks. Optimized for multilingual dialogue, it supports English and seven additional languages: French, German, Hindi, Italian, Portuguese, Spanish, and Thai, enabling seamless communication across diverse audiences. The model consistently outperforms both open-source and proprietary chat models on key industry benchmarks, delivering superior quality, safety, and helpfulness. Its advanced features and multilingual support position Llama 3.3 as a powerful tool for building innovative AI applications. This model provides an accuracy recovery of 99.67%. We did not check for data contamination. Evaluation was done using Eval. Harness with `limit=1000`.

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aya

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cogito-v1

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deepseek-r1

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deepseek-r1-distill-qwen-1.5b

cortexso

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gemma2

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gemma3

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hermes3

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llama3.1

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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。

月間入力トークン 10 M月間出力トークン 2 M1 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。