DeepSeek-R1-NextN
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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。
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NextN layer exported for deepseek-ai/DeepSeek-V3 model with script. Used for speculative decoding in SGLang.
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OpenAI gpt-oss 120B EAGLE 3 checkpoint, supported by the SpecForge Team, particularly Yikai Zhu, Shenggui Li, and the team members.
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This model is the bf16 version converted from openai/gpt-oss-120b. You can use this model in SGLang with the following instructions.
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This model is the bf16 version converted from openai/gpt-oss-20b. You can use this model in SGLang with the following instructions.
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**SpecBundle** is an open-source initiative, jointly driven by the community and industry, to democratize speculative decoding by providing high-performance speculative decoding draft weights for mainstream open-source models. This checkpoint was trained by the **Nex-AGI** Team and released as the **phase 1 of SpecBundle release**. We regenerated the responses in the mlabonne/open-perfectblend and trained the model on 1.4M data samples for 2 epochs. This checkpoint was trained using the **SpecForge** framework. We sincerely appreciate the collective efforts from both the developers in the open-source community and our industrial partners, especially Ant Group AQ Team, Meituan, Nex-AGI (Qiji Zhifeng), EigenAI for their invaluable contributions to the release of SpecBundle Phase 1.
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Vicuna is a chat assistant trained by fine-tuning Llama 2 on user-shared conversations collected from ShareGPT. The primary use of Vicuna is research on large language models and chatbots. The primary intended users of the model are researchers and hobbyists in natural language processing, machine learning, and artificial intelligence. Vicuna v1.5 is fine-tuned from Llama 2 with supervised instruction fine-tuning. The training data is around 125K conversations collected from ShareGPT.com. See more details in the "Training Details of Vicuna Models" section in the appendix of this paper.
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Vicuna is a chat assistant trained by fine-tuning LLaMA on user-shared conversations collected from ShareGPT. The primary use of Vicuna is research on large language models and chatbots. The primary intended users of the model are researchers and hobbyists in natural language processing, machine learning, and artificial intelligence. Vicuna v1.3 is fine-tuned from LLaMA with supervised instruction fine-tuning. The training data is around 125K conversations collected from ShareGPT.com. See more details in the "Training Details of Vicuna Models" section in the appendix of this paper.
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Vicuna is a chat assistant trained by fine-tuning Llama 2 on user-shared conversations collected from ShareGPT. - **Developed by:** LMSYS - **Model type:** An auto-regressive language model based on the transformer architecture - **License:** Llama 2 Community License Agreement - **Finetuned from model:** Llama 2 - **Repository:** https://github.com/lm-sys/FastChat - **Blog:** https://lmsys.org/blog/2023-03-30-vicuna/ - **Paper:** https://arxiv.org/abs/2306.05685 - **Demo:** https://chat.lmsys.org/
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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。
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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。
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。
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。
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。