yi-whisper-large-v3
ivrit-ai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 音声→ 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 84999
yi-whisper-large-v3-ct2
ivrit-ai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 未確認→ 出力 未確認
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 ↗yi-whisper-large-v3-turbo
ivrit-ai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 音声→ 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 ↗yi-whisper-large-v3-turbo-ct2
ivrit-ai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 未確認→ 出力 未確認
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 ↗minimax_h3_pdmd_2nfe_comfyui
IwannaposeComfyUI-format conversion of the PDMD 2-NFE LoRA — the 2-step (2 NFE) student distilled from MiniMax-H3-33B with Projected Distribution Matching Distillation, rank 128, covering attention projections and both feed-forward layers of all 50 transformer blocks + 2 token-refiner blocks. (Companion repo for the 4-NFE variant: `Iwannapose/minimax_h3_pdmd_4nfe_comfyui`.) The two are numerically identical (the source fp32 file is an exact cast of the bf16 one); the bf16 file is the one to use. Both are larger than the source because the fused `qkv_proj` stores the block-diagonal zero padding explicitly. Source keys are Diffusers PEFT names (`transformer.transformer_blocks.N.attn.to_q.lora_A.weight` …); target keys follow the ComfyUI H3 layout (same scheme as the proven `minimax_h3_fl2v_turbo_8step_v1.0_768p_comfyui_bf16.safetensors`):
翻訳待ち・原文を表示
入力 テキスト→ 出力 動画
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 ↗minimax_h3_pdmd_4nfe_comfyui
IwannaposeComfyUI-format conversion of the PDMD 4-NFE LoRA (`lora_model_0.safetensors`) — the 4-step (4 NFE) student distilled from MiniMax-H3-33B with Projected Distribution Matching Distillation, rank 128, covering attention projections and both feed-forward layers of all 50 transformer blocks + 2 token-refiner blocks. Earlier uploads (base / keys_v2 / v3 / v4 / v5) were broken conversions and have been removed: most of their keys matched nothing in the ComfyUI loader (silent no-op), and v4 missed the SwiGLU gate/value remap below. Source keys are Diffusers PEFT names (`transformer.transformer_blocks.N.attn.to_q.lora_A.weight` …); target keys follow the ComfyUI H3 layout (same scheme as the proven `minimax_h3_fl2v_turbo_8step_v1.0_768p_comfyui_bf16.safetensors`):
翻訳待ち・原文を表示
入力 テキスト→ 出力 動画
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 ↗berteus-base-cased
ixa-ehu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 埋め込み
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 ↗potato-disease-convnext
ixrbhii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 画像→ 出力 未確認
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 音声→ 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 音声→ 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 ↗Anything-V3-X
iZELX1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 画像
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 ↗Grapefruit
iZELX1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 画像
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 ↗udever-bloom-1b1
izhx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 埋め込み
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 ↗udever-bloom-3b
izhx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 埋め込み
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 埋め込み
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 ↗udever-bloom-7b1
izhx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 埋め込み
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 ↗bert-base-japanese-fin-additional
izumi-lab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 未確認→ 出力 未確認
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 ↗bert-small-japanese
izumi-lab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 ↗deberta-v2-base-japanese
izumi-lab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 画像→ 出力 画像
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 ↗emotion-english-distilroberta-base
j-hartmannWith this model, you can classify emotions in English text data. The model was trained on 6 diverse datasets (see Appendix below) and predicts Ekman's 6 basic emotions, plus a neutral class: 1) anger 🤬 2) disgust 🤢 3) fear 😨 4) joy 😀 5) neutral 😐 6) sadness 😭 7) surprise 😲 The model is a fine-tuned checkpoint of DistilRoBERTa-base. For a 'non-distilled' emotion model, please refer to the model card of the RoBERTa-large version.
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 ↗emotion-english-roberta-large
j-hartmann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 ↗This RoBERTa-based model can classify the sentiment of English language text in 3 classes: The model was fine-tuned on 5,304 manually annotated social media posts. The hold-out accuracy is 86.1%. For details on the training approach see Web Appendix F in Hartmann et al. (2021). Please cite this paper when you use our model. Feel free to reach out to jochen.hartmann@tum.de with any questions or feedback you may have.
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 ↗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。