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
84,740 件のモデル13042 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 20

注目のモデルを見つける

A bfloat16 re-export of deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731. The weights are the published ones, dequantized: the dense linears from fp8 (e4m3 with ue8m0 scales over 128x128 blocks) and the routed experts from MXFP4, both to plain bfloat16. 43 layers, 114 safetensors shards. The upstream `config.json` carries `quantization_config` and `expert_dtype = "fp4"`. An inference engine reading those fields allocates fp8 linear parameters and MXFP4 expert parameters, which bfloat16 weights cannot fill. The routed experts at least fail loudly, in vLLM's `_load_w13`, where the packed MXFP4 shape does not match. The fp8 linears fail silently: a bfloat16 tensor has the same shape as the fp8 parameter it is loaded into, so `copy_` casts it elementwise and no dequantization scale is ever applied. Serving bfloat16 weights therefore requires a checkpoint whose config carries neither field, which is what this repo is. There is no Jinja chat template, by upstream design. Use the bundled `encoding/` directory, which is copied verbatim from upstream and is the reference implementation for turning OpenAI-format messages into an input string and for parsing completions back.

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 ↗

INTELLECT-1

PrimeIntellect

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

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 ↗

INTELLECT-2

PrimeIntellect

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

分類準備中
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 ↗
出典・文書 ↗

INTELLECT-3.1

PrimeIntellect

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

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 ↗

INTELLECT-MATH

PrimeIntellect

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

分類準備中
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 ↗
出典・文書 ↗

llama-2m-fresh

PrimeIntellect

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

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 ↗

Qwen3-0.6B

PrimeIntellect

This is a clone of `Qwen/Qwen3-0.6B` with a multi-turn, tool-call compatible chat template.

翻訳待ち・原文を表示

テキスト生成オープンウェイト
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 ↗

Qwen3-1.7B

PrimeIntellect

This is a clone of `Qwen/Qwen3-1.7B` with a multi-turn, tool-call compatible chat template.

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 ↗

Qwen3-1.7B-Wordle-SFT

PrimeIntellect

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。

分類準備中
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 ↗
出典・文書 ↗

qwen3-moe-tiny

PrimeIntellect

A small (~670M parameter) Qwen3 MoE model for testing only. It is generally compatible with vLLM and HuggingFace Transformers but is meant to be used with prime-rl. Fine-tuned on PrimeIntellect/Reverse-Text-SFT to provide a non-trivial distribution for KL divergence during RL.

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 ↗