BAAI-bge-m3
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자세히 보기 ↗DISCOVER & COMPARE
AI 모델 탐색 85003
decisionnode-edge-mini
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자세히 보기 ↗Mistral-Small-Instruct-2409-abliterated
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자세히 보기 ↗Yi-1.5-9B-Chat-16K-abliterated
byroneversonCheck out the jupyter notebook for details of how this model was abliterated from Yi-1.5-9B-Chat-16K.
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자세히 보기 ↗Yi-1.5-9B-Chat-abliterated
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자세히 보기 ↗EmbeddingGemma-300M-LawVault
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자세히 보기 ↗ATI
bytedance-research> **ATI: Any Trajectory Instruction for Controllable Video Generation** > Angtian Wang, Haibin Huang, Jacob Zhiyuan Fang, Yiding Yang, Chongyang Ma, > Intelligent Creation Team, ByteDance This is the repo for Wan2.1 ATI (Any Trajectory Instruction for Controllable Video Generation), a trajectory-based motion control framework that unifies object, local and camera movements in video generation. This repo is based on Wan2.1 offical implementation. Code: https://github.com/bytedance/ATI Finally, copy VAE, T5 and other misc checkpoint from origin Wan2.1 folder to ATI checkpoint location
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자세히 보기 ↗ChatTS-14B
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자세히 보기 ↗ChatTS-8B
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자세히 보기 ↗Lance
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자세히 보기 ↗LVFace
bytedance-research--> This is the official PyTorch implementation for the inference of LVFace. Drawing inspiration from the massive data support, multi-stage training paradigm, and Transformer architecture of large-model technology, this method, based on Large Vision Transformer, has carried out progressive optimization of the face clustering space through multiple stages on massive datasets. --> - 🔥🔥🔥 We have released the training weights of LVFace. Please click here to download it. (August, 2025 UTC) - 🎉🎉🎉 LVFace has been recommended as **ICCV Highlight**. (July, 2025 UTC) - 🎉🎉🎉 LVFace is accepted by **ICCV 2025**. (July, 2025 UTC) - 🔥🔥🔥 We have updated the arXiv report of LVFace. Please click here to view it. (March, 2025 UTC) - 🎉🎉🎉 LVFace secured **1st place** in the ICCV 2021 Masked Face Recognition (MFR)-Ongoing Challenge (academic track). (December, 2024 UTC) Test datasets for inference validation can be downloaded from the following sources: - **IJB-C & IJB-B**: Google Drive - **MFR-Ongoing**: Challenge Page
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자세히 보기 ↗Timer-S1
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자세히 보기 ↗UMO
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자세히 보기 ↗
Doubao Seed Code
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자세히 보기 ↗Seed 1.6
字节跳动Seed 1.6 is a general-purpose model released by the ByteDance Seed team. It incorporates multimodal capabilities and adaptive deep thinking with a 256K context window.
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자세히 보기 ↗Seed 1.6 Flash
字节跳动Seed 1.6 Flash is an ultra-fast multimodal deep thinking model by ByteDance Seed, supporting both text and visual understanding. It features a 256k context window and can generate outputs of...
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자세히 보기 ↗Seed-2.0-Code
字节跳动Seed 2.0 Code is a model from ByteDance Seed optimized for agentic coding. It is suited for frontend development, multilingual programming tasks, and coding-agent workflows in tools such as Claude...
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자세히 보기 ↗Seed-2.0-Lite
字节跳动Seed-2.0-Lite is a versatile, cost‑efficient enterprise workhorse that delivers strong multimodal and agent capabilities while offering noticeably lower latency, making it a practical default choice for most production workloads across...
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자세히 보기 ↗Seed-2.0-Mini
字节跳动Seed-2.0-mini targets latency-sensitive, high-concurrency, and cost-sensitive scenarios, emphasizing fast response and flexible inference deployment. It delivers performance comparable to ByteDance-Seed-1.6, supports 256k context, four reasoning effort modes (minimal/low/medium/high), multimodal understanding,...
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자세히 보기 ↗Seed 2.1 Turbo
字节跳动Seed 2.1 Turbo is a multimodal model from ByteDance Seed for coding and long-horizon agent workflows. It is suited for end-to-end software delivery, multi-step task execution, and understanding visual and...
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자세히 보기 ↗Seed-OSS-36B-Instruct
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자세히 보기 ↗Open-MOPD-SmolLM3-3B-MixSFT
BytedTsinghua-SIA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 ↗Open-MOPD-SmolLM3-3B-RL-Code
BytedTsinghua-SIA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
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.
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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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