dsa-model-ablation
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자세히 보기 ↗DISCOVER & COMPARE
AI 모델 탐색 85001
normal-model-ablation
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자세히 보기 ↗Picolo-BananaMind
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자세히 보기 ↗BanglaASR
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자세히 보기 ↗cewa3
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자세히 보기 ↗my-qwen-lora-cisco
banhcarrot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 ↗Ouija2-1.7B
BansheeTechnologies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 ↗evalexplorer-classify-gguf
baobabtech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 ↗kinshield-ai-team
baopqp-qualgo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 ↗This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated. Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations. Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).
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자세히 보기 ↗FinBERT_market_based
baptle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 ↗cohere-transcribe-03-2026-CoreML-6bit
BarathwajAnandanThis is a **CoreML** conversion of CohereLabs/cohere-transcribe-03-2026 with **6-bit palettization** for on-device speech recognition on Apple Silicon (macOS / iOS). 1. Add all `.mlpackage` files to your Xcode project 2. Load `coreml_manifest.json` at runtime for tokenizer IDs and pipeline config 3. Use `MLModel` with `.computeUnits = .cpuAndGPU` for best performance 4. Process audio in **30-second chunks** with **5-second overlap** (params in manifest) The decoder runs in two phases: 1. **Full-sequence masked** decoder generates the first token from encoder output 2. **KV-cached** decoder generates subsequent tokens autoregressively
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자세히 보기 ↗nemotron-3.5-asr-offline-6bit-CoreML
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자세히 보기 ↗nemotron-3.5-asr-streaming320-int8-CoreML
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자세히 보기 ↗Qwen3.8-27B-huihui-abliterated-groupwise-int-NInfer
Barding-DefenseA **`groupwise-int`** artifact of huihui-ai/Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated, packaged for the NInfer engine. This is the refusal-removed counterpart to the official neroued/Qwen3.8-27B-NInfer artifact, using the same weights profile. One file carries the complete container — Text, Vision, MTP, the optimized proposal head, tokenizer, chat template, generation config and media-processor resources. > **There is also an NVFP4 build > of this same checkpoint.** It is ~35 % faster on speculative decode and 1.6–2× on prefill, for 3.1 GiB > more VRAM. **Prefer NVFP4 unless VRAM is tight.** This profile's advantages are a smaller footprint > (15.9 GiB resident vs 19.0) and a dramatically simpler build — one command, no external quantizer, > no calibration data, and no patch of any kind.
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자세히 보기 ↗Qwen3.8-27B-huihui-abliterated-NVFP4-NInfer
Barding-DefenseAn **NVFP4** artifact of huihui-ai/Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated, packaged for the NInfer engine. This is the refusal-removed (abliterated) counterpart to the official neroued/Qwen3.8-27B-NInfer artifact. It carries the complete container — Text, Vision, MTP, the optimized proposal head, tokenizer, chat template, generation config and media-processor resources — as one file. Qwen3.8-27B is the king of the local models right now, and the great work Neroued has done with the NInfer engine runs it extremely quickly on Blackwell. There has also been a lot of work on obliterating and otherwise liberating models, including Pliny's OBLITERATUS suite.
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요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗Qwen3.8-27B-OBLITERATED-NVFP4-NInfer
Barding-Defense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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요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗> **A newer, better version is available: bardsai/eu-pii-anonimization-multilang-v2.** > On real web pages, scrapes, PDFs and invoices its strict F1 is 0.973 vs 0.885 for this model, and it is better on every public benchmark we tested (Gretel 0.692 vs 0.615, Nemotron-PII 0.933 vs 0.882, OpenPII 0.997 vs 0.928). Same label set; ONNX and INT8 weights included. New projects should use v2. A multilingual PII detector built for EU compliance reality: 24 official languages, GDPR special categories, AI Act high-risk data - in one model. GDPR and the AI Act require you to detect and redact personal data across every language your users write in. Most open-source PII models were trained on English with a few translations bolted on, and they cover the basics — names, emails, phone numbers — while missing exactly the categories regulators care about: biometric data, genetic data, health information, political opinions, ethnic origin.
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요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
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요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗finance-sentiment-de-base
bardsai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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요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗finance-sentiment-fr-base
bardsai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 ↗일치하는 모델 없음
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동일 채널의 기본 텍스트 토큰 요금 비교
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MODEL HANDBOOK
이해하고 선택하세요
API 요금은 어떻게 비교하나요?+
입력, 출력, 캐시 요금을 구분하고 동일 작업량으로 비교하세요. 이미지, 음성, 영상은 개수, 시간, 해상도로 과금될 수 있습니다.
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반드시 그렇지는 않습니다. 버전별 라이선스, 상업 이용 제한, 정책을 확인하세요. 자체 호스팅에는 연산 및 유지 비용도 듭니다.
1위 모델이 나에게 가장 적합한가요?+
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