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 84991
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 ↗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 ↗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 ↗Ornith-1.5-122B-UNCENSORED-GGUF
dealignai> **Important:** UNCENSORED = refusal-removed **GGUF** build of **Ornith-1.5-122B** (Qwen3.5-family hybrid GatedDeltaNet + full-attention MoE, 122B total / 10B active). This repo stacks **Q4_K_M (~79 GB)** and **IQ2_XXS (~44 GB)** in one place. Both carry the native **MTP (nextn) head** for self-speculative decoding and ship with the matching **mmproj** vision tower. Follow **@dealignai** for new releases. **Qwen3.5 hybrid GatedDeltaNet + full-attention MoE** · **122B total / 10B active** · **VL (image + video)** · **MTP (nextn) speculative decoding** A refusal-removed GGUF build of **Ornith-1.5-122B** (Qwen3.5-based 122B-A10B hybrid MoE with vision). Two sizes in one repo. The vision tower (`mmproj-F16.gguf`) is **byte-identical to the base BF16 source**, so VL capability is preserved exactly.
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 ↗Ornith-1.5-122B-UNCENSORED-NVFP4
dealignai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 ↗Ornith-1.5-35B-A3B-UNCENSORED-GGUF
dealignai**CRACK-abliterated Ornith 1.5 35B-A3B (MoE) — GGUF quants for llama.cpp.** Four quantizations (Q8_0 / Q6_K / Q4_K_M / Q2_K) in one repository. Refusal behavior removed while preserving knowledge, reasoning ("thinking"), the MTP speculative head, and full Vision-Language capability. Ornith 1.5 35B-A3B is a **hybrid GatedDeltaNet (SSM) + attention Mixture-of-Experts** (256 experts, 8 active) with a multi-token-prediction head. CRACK uses architecture-aware weight surgery targeting the attention pathways, so knowledge and coherence are fully retained (MMLU within noise of base at every quant). > Research artifact with reduced safety guardrails. Use responsibly and lawfully.
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 · 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 ↗Ornith-1.5-9B-UNCENSORED-GGUF
dealignai**CRACK-abliterated Ornith 1.5 9B — GGUF quants for llama.cpp.** Four quantizations (Q8_0 / Q6_K / Q4_K_M / Q2_K) in one repository. Refusal behavior removed while preserving the model's knowledge, reasoning ("thinking"), and full Vision-Language capability. Ornith 1.5 is a **hybrid GatedDeltaNet (SSM) + attention** architecture; CRACK uses architecture-aware weight surgery targeting the attention pathways, so knowledge and coherence are retained (MMLU within ±3% of base at every quant). > Research artifact with reduced safety guardrails. Use responsibly and lawfully.
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 ↗Qwen3.5-VL-122B-A10B-JANG_4K-CRACK
dealignai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 · 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 · 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 · 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 ↗Qwen3.8-27B-JANG_4D-CRACK
dealignai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 · 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 ↗Qwen3.8-27B-JANG_6D-CRACK
dealignai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 · 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 ↗Qwen3.8-27B-MXFP8-CRACK
dealignai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 · 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 ↗Qwen3.8-27B-UNCENSORED-GGUF
dealignaiUncensored vision-language reasoning model · GGUF for llama.cpp · vision + video + MTP in every quant dealign.ai **Qwen3.8-27B-CRACK** is a CRACK-abliterated build of Qwen3.8-27B — a native **vision-language hybrid** (GatedDeltaNet linear-attention + full attention) with refusal behavior removed. Knowledge, multi-step reasoning (low / medium / xhigh), coding, and image/video understanding are preserved. Every quant ships with the **vision projector** and the **native Multi-Token-Prediction (MTP) head**. > ⚠️ Research artifact with reduced safety guardrails. It will follow instructions a stock model declines. > Intended for research and authorized red-teaming. You are responsible for lawful use.
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 ↗Qwen3.8-Flash-Next-ABLITERATED-FP8
dealignai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 ↗Qwen3.8-Flash-Next-ABLITERATED-NVFP4
dealignaiAbliterated (refusal-removed) build of Qwen/Qwen3.8-Flash-Next in NVFP4 (4-bit). Reasoning (low / medium / xhigh), MTP speculative decoding, and full multimodality (image + video) preserved. Serves tensor-parallel on 2× NVIDIA DGX Spark (GB10) with SGLang. > ⚠️ **UNCENSORED RESEARCH ARTIFACT.** Safety refusals have been removed. This model will > comply with harmful, unethical, and illegal requests. It is released for safety research, > red-teaming, and evaluation. **You are solely responsible for everything you generate and for > complying with all applicable laws.** Provided as-is, without warranty. > **No fine-tuning. No prompt tricks.** This is a **direct weight-level modification** — **not** a > fine-tune (no training, no LoRA, no distillation, no synthetic data) and **not** a chat-template / > jailbreak / system-prompt trick. The behavior change lives in the weights themselves, so it works > with the **standard chat template and default system prompt**. Knowledge, style, reasoning, and > calibration are otherwise unchanged.
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 ↗Qwen3.8-Flash-Next-CRACK-JANG_2L
dealignai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 · 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 ↗Qwen3.8-Flash-Next-CRACK-JANG_4M
dealignai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 · 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 ↗Qwen3.8-Flash-Next-CRACK-JANG_6S
dealignai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 · 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 ↗Refusal-removed build of Qwen/Qwen3.8-Flash-Next in NVFP4 (4-bit), tuned for offensive-security and technical-harm research. Reasoning (off / low / xhigh), MTP speculative decoding, and full multimodality (image + video) preserved. Serves tensor-parallel on 2× NVIDIA DGX Spark (GB10) with SGLang. > 🔄 **Update 2026-09-04 — rebuilt for reasoning fidelity.** This revision preserves the base model's > deliberation: **0.97× the base model's reasoning-trace length** on hard multi-step questions > (at equal or better answer accuracy), and **MMLU within −0.84 pp of base**. Compliance on the priority > technical categories (cybercrime, chemical/biological) is at or near 100% TRUE_COMPLY across every > reasoning effort. See the numbers below. > ⚠️ **UNCENSORED RED-TEAM ARTIFACT.** Safety refusals have been removed. This model will comply with > harmful, unethical, and illegal requests. Released for safety research, red-teaming, and evaluation. > **You are solely responsible for everything you generate and for complying with all applicable laws.** > Provided as-is, without warranty.
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 ↗Qwen3.8-Flash-Next-UNCENSORED-FP8
dealignai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 ↗Spark-X2.5-4B-CRACK-JANG_8M
dealignai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。