LiquidAI_LFM2.5-350M-b2b-llamacpp
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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 is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated. Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations. Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).
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https://huggingface.co/stduhpf/google-gemma-3-12b-it-qat-q4_0-gguf-small but with tokens 105 and 106 and their corresponding image tokens set to control instead of normal. Added general.name metadata.
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GGUF conversions of the MuScriptor multi-instrument music transcription weights by **Mirelo** and **Kyutai**, converted for use with `muscriptor.cpp`, a C++/ggml port of the reference implementation, and with NeuralNote. These are format conversions: safetensors → GGUF, with the bulk weights cast to float16. Nothing was retrained or fine-tuned. All credit for the model belongs to Mirelo and Kyutai — see `NOTICE.md`. `medium` is the default. `small` is the one to reach for on a machine without a usable GPU; `large` is worth it only with one.
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Vision-and-Language Transformer (ViLT) model fine-tuned on VQAv2. It was introduced in the paper ViLT: Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region Supervision by Kim et al. and first released in this repository. Disclaimer: The team releasing ViLT did not write a model card for this model so this model card has been written by the Hugging Face team.
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Vision-and-Language Transformer (ViLT) model pre-trained on GCC+SBU+COCO+VG (200k steps). It was introduced in the paper ViLT: Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region Supervision by Kim et al. and first released in this repository. Note: this model only includes the language modeling head. Disclaimer: The team releasing ViLT did not write a model card for this model so this model card has been written by the Hugging Face team. You can use the raw model for masked language modeling given an image and a piece of text with [MASK] tokens.
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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。