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

84,862 件のモデル13113 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 3

提供元入力出力ライセンス

注目のモデルを見つける

pdmd_2NFE_lora

pdmd2026

This repository holds the **LoRA adapter** of a 2-step (2 NFE) student distilled from MiniMax-H3 with **Projected Distribution Matching Distillation (PDMD)**. PDMD projects the DMD update onto the subspace orthogonal to the student–critic endpoint residual; it is a one-line change to DMD with no auxiliary loss, extra network, extra model pass, or extra training stage. The adapter is applied to the transformer (`MiniMaxH3Transformer3DModel`) of the base model. Every other component (VAE, audio VAE, schedulers, text encoder, processor) is unchanged and comes from the base model. Tensor keys have the form `transformer. .lora_A.weight` / `transformer. .lora_B.weight`, where ` .weight` is the corresponding parameter of `MiniMaxH3Transformer3DModel`. Fusing rule (also stored in the safetensors metadata):

翻訳待ち・原文を表示

動画生成

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 ↗

比較に追加出典・文書 ↗

pdmd_4NFE_full

pdmd2026

Full transformer weights (`MiniMaxH3Transformer3DModel`, bf16) of a 4-step (4 NFE) student distilled from MiniMax-H3 with **Projected Distribution Matching Distillation (PDMD)**. It is a drop-in replacement for the `transformer/` of the base model; every other component comes from the base model. The same model is also available as a LoRA in pdmd2026/pdmd_4NFE_lora. Sample with **4 denoising steps** using the base model's released scheduler configuration (shift 12 / 3).

翻訳待ち・原文を表示

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 ↗

比較に追加出典・文書 ↗

pdmd_4NFE_lora

pdmd2026

This repository holds the **LoRA adapter** of a 4-step (4 NFE) student distilled from MiniMax-H3 with **Projected Distribution Matching Distillation (PDMD)**. The same model is also available as full transformer weights in pdmd2026/pdmd_4NFE_full. The adapter is applied to the transformer (`MiniMaxH3Transformer3DModel`) of the base model. Every other component (VAE, audio VAE, schedulers, text encoder, processor) is unchanged and comes from the base model. Tensor keys have the form `transformer. .lora_A.weight` / `transformer. .lora_B.weight`, where ` .weight` is the corresponding parameter of `MiniMaxH3Transformer3DModel`. Fusing rule (also stored in the safetensors metadata):

翻訳待ち・原文を表示

動画生成

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 ↗

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。

あなたに合う AIモデルを。

AIモデルを探す 3

pdmd_2NFE_lora

pdmd_4NFE_full

pdmd_4NFE_lora

該当するモデルがありません

モデル選びに、費用の視点も。

モデルを理解して選ぶ

ニュースで知り、ツールで効率化、モデルで可能性を。