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

84,997 件のモデル13202 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 2

提供元入力出力ライセンス

注目のモデルを見つける

qwen3-4b-base-dapo-v4

ReliquaryForge

Qwen3 is the latest generation of large language models in Qwen series, offering a comprehensive suite of dense and mixture-of-experts (MoE) models. Building upon extensive advancements in training data, model architecture, and optimization techniques, Qwen3 delivers the following key improvements over the previously released Qwen2.5: - **Expanded Higher-Quality Pre-training Corpus:** Qwen3 is pre-trained on 36 trillion tokens across 119 languages — tripling the language coverage of Qwen2.5 — with a much richer mix of high-quality data, including coding, STEM, reasoning, book, multilingual, and synthetic data. - **Training Techniques and Model Architecture:** Qwen3 incorporates a series of training techiques and architectural refinements, including global-batch load balancing loss for MoE models and qk layernorm for all models, leading to improved stability and overall performance. - **Three-stage Pre-training:** Stage 1 focuses on broad language modeling and general knowledge acquisition, Stage 2 improves reasoning skills like STEM, coding, and logical reasoning, and Stage 3 enhances long-context comprehension by extending training sequence lengths up to 32k tokens. - **Scaling Law Guided Hyperparameter Tuning:** Through comprehensive scaling law studies across the three-stage pre-training pipeline, Qwen3 systematically tunes critical hyperparameters — such as learning rate scheduler and batch size — separately for dense and MoE models, resulting in better training dynamics and final performance across different model scales. **Qwen3-4B-Base** has the following features: - Type: Causal Language Models - Training Stage: Pretraining - Number of Parameters: 4.0B - Number of Paramaters (Non-Embedding): 3.6B - Number of Layers: 36 - Number of Attention Heads (GQA): 32 for Q and 8 for KV - Context Length: 32,768

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 ↗

比較に追加出典・文書 ↗

Teutonic-I-Reliquary-RL

ReliquaryForge

Latest checkpoint of the live asynchronous RL run **`teutonic-rl-async-v1`** on Bittensor subnet 81 (Reliquary): Teutonic-I 9B trained with RL from **`ReliquaryForge/Teutonic-I-Reliquary-SFT@18dfb97d`**, on rollouts generated and verified by the subnet's miners. This repository is a mirror maintained automatically: each new checkpoint version published by the validator is rebuilt (anchor + deltas from R2), checked against the signed index and pushed here. The validator serves `GET /rl/checkpoint` (signed index + presigned R2 URLs). `index.latest.version` / `index.latest.sha256` are the version and hash above. `reliquary_checkpoint.json` holds them, plus the signed index itself (`index`, `signature`, `validator_hotkey`, without URLs), so the weights here can be checked with `reliquary.shared.ckpt_delta.checkpoint_sha256` and `reliquary.shared.ckpt_index.verify_index_signature`.

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 ↗

比較に追加出典・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。

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。