bert-lite
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자세히 보기 ↗DISCOVER & COMPARE
AI 모델 탐색 85003
bert-micro
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자세히 보기 ↗bert-mini
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자세히 보기 ↗NeuroBERT-NER
boltuixThe `boltuix/NeuroBERT-NER` model is a fine-tuned transformer for **Named Entity Recognition (NER)**, built on the `boltuix/NeuroBERT-Mini` base model. It excels at identifying 36 entity types (e.g., people, places, organizations, dates, money) in English text, making it ideal for applications like information extraction, chatbots, and knowledge graph construction. - **Dataset**: boltuix/conll2025-ner (143,709 entries, 6.38 MB) - **Entity Types**: 36 NER tags (18 entity categories with B-/I- tags + O) - **Training Examples**: ~115,812 | **Validation**: ~15,680 | **Test**: ~12,217 *Note*: Split sizes are approximate and don’t sum to 143,709; verify with dataset analysis. - **Domains**: News, user-generated content, research corpora - **Tasks**: Sentence-level and document-level NER - **Version**: v1.1 > **Note**: The dataset link is a placeholder. Replace with the correct Hugging Face repository URL once available.
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자세히 보기 ↗boltzgen-1
boltzgenBoltzGen-1 is a generative model for designing proteins and peptides that bind arbitrary biomolecules.
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자세히 보기 ↗Intern-Decision-0.8B-GGUF
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자세히 보기 ↗Intern-Decision-2B-GGUF
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자세히 보기 ↗Intern-Decision-4B-GGUF
bombdefuser-124GGUF conversion of internlm/Intern-Decision-4B, a multimodal structured-decision model fine-tuned from Qwen3.5-4B. The initial language-model conversions declared 33 transformer blocks while containing 32 tensor blocks. The uploaded FP16 and Q8_0 models correct the conversion metadata to `block_count=32`, `nextn_predict_layers=0`, and 32 recurrent-layer entries. Model tensors are unchanged. This correction is required by current llama.cpp builds. Intern-Decision is a candidate-scoring model rather than a general chat model. Follow the upstream model card's decision-schema prompt format, constrain each field to its allowed single-token answer symbols, and read the candidate probabilities. The upstream calibration temperature is `1.99241824`; it was fitted on BF16 weights, so Q8_0 quantization can change calibration quality.
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자세히 보기 ↗MOSS-TTS-v1.5-GGUF
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자세히 보기 ↗afrolm_active_learning
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자세히 보기 ↗meno-lite-0.1
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자세히 보기 ↗meno-lite-0.1-gguf
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자세히 보기 ↗ruT5-ASR-large
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자세히 보기 ↗wav2vec2-large-ru-golos
bond005This model is a component of the **Pisets** speech-to-text system, presented in the paper Pisets: A Robust Speech Recognition System for Lectures and Interviews. The source code for the **Pisets** system is available on GitHub: bond005/pisets. The Wav2Vec2 model is based on facebook/wav2vec2-large-xlsr-53, fine-tuned in Russian using Sberdevices Golos with audio augmentations like as pitch shift, acceleration/deceleration of sound, reverberation etc.
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자세히 보기 ↗The Wav2Vec2 model is based on facebook/wav2vec2-large-xlsr-53, fine-tuned in Russian using Sberdevices Golos with audio augmentations like as pitch shift, acceleration/deceleration of sound, reverberation etc. The 2-gram language model is built on the Russian text corpus obtained from three open sources: - random 10% subset of Taiga - Russian Wikipedia - Russian Wikinews.
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자세히 보기 ↗whisper-large-v3-ru-podlodka
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자세히 보기 ↗whisper-podlodka-turbo
bond005Whisper-Podlodka-Turbo is a new fine-tuned version of a Whisper large-v3-turbo. The main goal of the fine-tuning is to improve the quality of speech recognition and speech translation for Russian and English, as well as reduce the occurrence of hallucinations when processing non-speech audio signals. **Whisper-Podlodka-Turbo** is a new fine-tuned version of Whisper-Large-V3-Turbo, optimized for high-quality Russian speech recognition with proper punctuation + capitalization and enhanced with noise resistance capability. **Whisper-Podlodka-Turbo** is supported in Hugging Face 🤗 Transformers. To run the model, first install the Transformers library. For this example, we'll also install 🤗 Datasets to load toy audio dataset from the Hugging Face Hub, and 🤗 Accelerate to reduce the model loading time:
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자세히 보기 ↗distil-ast-audioset
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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.
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반드시 그렇지는 않습니다. 버전별 라이선스, 상업 이용 제한, 정책을 확인하세요. 자체 호스팅에는 연산 및 유지 비용도 듭니다.
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