JugnuLM-110M-R4a
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AI 모델 탐색 84991
JugnuLM-110M-R4b
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자세히 보기 ↗personaplex-7b-q8-GGUF
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자세히 보기 ↗wav2vec2-BERT-cantonese
alvanliiThis model is a fine-tuned version of facebook/w2v-bert-2.0. This has a CER of 10.27 on Common Voice 16 (yue) test set (without punctuations). For training, three datasets were used: - Common Voice 16 `zh-HK` and `yue` Train Set - CantoMap: Winterstein, Grégoire, Tang, Carmen and Lai, Regine (2020) "CantoMap: a Hong Kong Cantonese MapTask Corpus", in Proceedings of The 12th Language Resources and Evaluation Conference, Marseille: European Language Resources Association, p. 2899-2906. - Cantonse-ASR: Yu, Tiezheng, Frieske, Rita, Xu, Peng, Cahyawijaya, Samuel, Yiu, Cheuk Tung, Lovenia, Holy, Dai, Wenliang, Barezi, Elham, Chen, Qifeng, Ma, Xiaojuan, Shi, Bertram, Fung, Pascale (2022) "Automatic Speech Recognition Datasets in Cantonese: A Survey and New Dataset", 2022. Link: https://arxiv.org/pdf/2201.02419.pdf
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자세히 보기 ↗whisper-small-cantonese
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자세히 보기 ↗biobert_chemical_ner
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자세히 보기 ↗biobert_diseases_ner
alvaroalon2This was fine-tuned in order to use it in a BioNER/BioNEN system which is available at: https://github.com/librairy/bio-ner
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자세히 보기 ↗UltraCM-13B-GGUF
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자세히 보기 ↗flux-koda
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자세히 보기 ↗frosting_lane_flux
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자세히 보기 ↗pola-photo-flux
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자세히 보기 ↗bert-punct-restoration-da
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자세히 보기 ↗wav2vec2-base-da-ft-nst
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자세히 보기 ↗Official Dynamic GGUF quantization suite of `alztrk/Ornith-1.5-35B-A3B-Abliterated` (derived from `ornith-ai/Ornith-1.5-35B-A3B`). **Ornith-1.5-35B-A3B-Abliterated** is created through directional ablation surgery across all 40 hybrid layers, orthogonally projecting refusal directions out from attention and MLP down-projection matrices. This dedicated repository provides optimized Dynamic GGUF quantizations for local inference in Ollama, LM Studio, and Llama.cpp.
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자세히 보기 ↗amad-vlm6-GGUF
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자세히 보기 ↗JabuticaBERT-Large
amadeusai基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
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자세히 보기 ↗JabuticaBERT-XSmall
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자세히 보기 ↗modernJabuticaBERT-Base-1k
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자세히 보기 ↗modernJabuticaBERT-Base-8k
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자세히 보기 ↗modernJabuticaBERT-Large-1k
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요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗Krea2-realism
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자세히 보기 ↗Krea2NSFW
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1 M = 100만 토큰 · USD
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동일 채널의 기본 텍스트 토큰 요금 비교
수집된 백만 토큰당 USD 요금입니다. 캐시 할인, 구간 요금, 추가 추론 출력, 세금은 제외됩니다. 최신 요금은 출처에서 확인하세요.
MODEL HANDBOOK
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API 요금은 어떻게 비교하나요?+
입력, 출력, 캐시 요금을 구분하고 동일 작업량으로 비교하세요. 이미지, 음성, 영상은 개수, 시간, 해상도로 과금될 수 있습니다.
오픈 웨이트는 무료 상업 이용을 뜻하나요?+
반드시 그렇지는 않습니다. 버전별 라이선스, 상업 이용 제한, 정책을 확인하세요. 자체 호스팅에는 연산 및 유지 비용도 듭니다.
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