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AI 모델 탐색 84991
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자세히 보기 ↗Warlock-GLM-5.3-GGUF
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자세히 보기 ↗task-17-google-gemma-2b
ahsbdcpu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 ↗Gemma-2-Ataraxy-Gemmasutra-9B-slerp-GGUF
AI-Art-Collab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 ↗giga-embeddings-0826-3b-gguf
ai-babai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 ↗giga-embeddings-0826-480m-gguf
ai-babai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 a fork, not our model.** All credit for the abliterated build goes > to **huihui-ai**, > and for the base model to **Qwen (Qwen/Qwen3.8-27B)**. > This fork exists so the fleet's copy cannot be altered or pulled upstream, > and to carry the fit notes below. License: Apache-2.0 (per the source repo). The build was made by **abliteration** (refusal-direction removal, using Sumandora's remove-refusals-with-transformers) — the method and tool are documented on the source card. Note from the same card: several sub-series (Swift / Saluki / Ternary variants) ablate only layers 22–52; the headline UD-DW and plain series are the main line. **Recommended file for a 20 GB card:** `Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-UD-DW-Q4_K_M.gguf` (15.41 GiB).
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자세히 보기 ↗Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF
AI-Engine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 ↗FRED-T5-1.7B
ai-forever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 ↗FRED-T5-large
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자세히 보기 ↗FRIDA
ai-foreverFRIDA is a full-scale finetuned general text embedding model inspired by denoising architecture based on T5. The model is based on the encoder part of FRED-T5 model and continues research of text embedding models (ruMTEB, ru-en-RoSBERTa). It has been pre-trained on a Russian-English dataset and fine-tuned for improved performance on the target task. For more model details please refer to our article (RU). The model's results are presented on the MTEB and rusBEIR leaderboards. The model can be used as is with prefixes. It is recommended to use CLS pooling. The choice of prefix and pooling depends on the task.
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자세히 보기 ↗FRIDA-Decisions
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자세히 보기 ↗kandinsky-videomae-large-camera-motion
ai-foreverVideoMAE model(`large`) variant that has been finetuned for multi-label video classification (a video can belong to multiple classes simultaneously) for camera motion classification on internal dataset. The model predicts `18` different camera motion `'arc_left', 'arc_right', 'dolly_in', 'dolly_out', 'pan_left', 'pan_right', 'pedestal_down', 'pedestal_up', 'roll_left', 'roll_right', 'static', 'tilt_down', 'tilt_up', 'truck_left', 'truck_right', 'undefined', 'zoom_in', 'zoom_out'` and and `3` shot type classes: `'pov', 'shake', 'track' ` . Model was trained to associate **entire video** with camera labels, not frame-level motions(!): [input video] -> label/labels (because multilabel) for all video. So, if this camera motion exists during all video frames model should predict this motion, otherwise it should predict `undefined`.
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자세히 보기 ↗mGPT
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자세히 보기 ↗일치하는 모델 없음
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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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