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CheXagent-8b

StanfordAIMI

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テキスト生成
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CheXOne

StanfordAIMI

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GREEN-RadLlama2-7b

StanfordAIMI

This model is a fine-tuned version of StanfordAIMI/RadLLaMA-7b. It achieves the following results on the evaluation set: - Loss: 0.0644 This model is finetuned to evaluate the difference between the reference and candidate radiology report for Chest Xrays. The following hyperparameters were used during training: - learning_rate: 0.0001 - train_batch_size: 8 - eval_batch_size: 8 - seed: 42 - distributed_type: multi-GPU - num_devices: 8 - gradient_accumulation_steps: 32 - total_train_batch_size: 2048 - total_eval_batch_size: 64 - optimizer: Adam with betas=(0.9,0.95) and epsilon=1e-08 - lr_scheduler_type: cosine - lr_scheduler_warmup_ratio: 0.05 - num_epochs: 3.0

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テキスト生成
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RadBERT

StanfordAIMI

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穴埋め・マスク
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SRR-BERT-Leaves

StanfordAIMI

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Stanford de-identifier was trained on a variety of radiology and biomedical documents with the goal of automatising the de-identification process while reaching satisfactory accuracy for use in production. Manuscript in-proceedings. These model weights are the recommended ones among all available deidentifier weights. This work was supported in part by the Medical Imaging and Data Resource Center (MIDRC), which is funded by the National Institute of Biomedical Imaging and Bioengineering (NIBIB) of the National Institutes of Health under contract 75N92020D00021 and through The Advanced Research Projects Agency for Health (ARPA-H)

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テキスト生成オープンウェイト
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COST EXPLORER

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コスト分析

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1 M = 100万トークン・米ドル
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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

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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。

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