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robeczech-base

ufal

The tokenizer in the initial release (a) contained a hole (51959 did not correspond to any token), and (b) mapped several tokens (unseen during training but required by the BBPE tokenizer) to the same ID as the `[UNK]` token (3). That sometimes caused problems, as in https://huggingface.co/ufal/robeczech-base/discussions/4. See https://huggingface.co/ufal/robeczech-base/discussions/4#64b8f6a7f1f8e6ea5860b314 for more information. In version 1.1, the tokenizer was modified by (a) removing the hole, (b) mapping all tokens to a unique ID. That also required increasing the vocabulary size and embeddings weights (by replicating the embedding of the `[UNK]` token). Without finetuning, version 1.1 and version 1.0 gives exactly the same embeddings on any input (apart from the pooler missing in v1.1), and the tokens in version 1.0 that mapped to a different ID than the `[UNK]` token map to the same ID in version 1.1. However, the sizes of the embeddings (and LM head weights and biases) are different, so the weights of the version 1.1 are not compatible with the configuration of version 1.0 and vice versa.

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vit-historical-page

ufal

Fine-tuned image classifiers that sort scanned archive pages into eleven content categories, so that each page can be sent to the processing it needs: OCR for printed or typed text, handwriting recognition for manuscripts, table extraction for forms, image extraction for drawings and photographs. They look at the page image only, so the language of the page does not matter. The code, the command line and the HTTP service are in atrium-page-classification [^3]. Every version is a **revision** (branch) of this repository [^1]. They share the eleven categories and differ in their training data and base model: ViT [^2] [^6] [^7], EfficientNetV2 [^8] [^9] [^11] or RegNetY [^12]. The current generation is **`vX.4`**: five base models, retrained on the licence-compatible public dataset [^10]. **Name the revision when you load a model:** `main` still holds `v4.3`, the generation before. Each model was scored on the test partition of its own fold of the dataset (folds 1, 1, 2, 2 and 5; 4,791–4,795 pages each), on 22 October 2026. The five together, averaged, are the code's ensemble (`--best`, and the default of its HTTP service).

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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。

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選び方とよくある質問

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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。