Vi-Qwen2-3B-RAG
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자세히 보기 ↗DISCOVER & COMPARE
AI 모델 탐색 84991
Vietnamese_Embedding
AITeamVNVietnamese_Embedding is an embedding model fine-tuned from the BGE-M3 model (https://huggingface.co/BAAI/bge-m3) to enhance retrieval capabilities for Vietnamese. Although the score on the legal domain drops a bit on Vietnamese_Embedding_v2, since this phase data is much larger, it is very good for other domains. You can reproduce the evaluation result by running code python evaluation_model.py (data downloaded from Kaggle).
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자세히 보기 ↗Vietnamese_Embedding_v2
AITeamVNVietnamese_Embedding_v2 is an embedding model fine-tuned from the BGE-M3 model (https://huggingface.co/BAAI/bge-reranker-v2-m3) to enhance retrieval capabilities for Vietnamese. Although the score on the legal domain drops a bit on Vietnamese_Embedding (Phase 2), since this phase data is much larger, it is good for other domains. You can reproduce the evaluation result by running code python evaluation_model.py (data downloaded from Kaggle).
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자세히 보기 ↗Vietnamese_Reranker
AITeamVNVietnamese_Reranker is an reranker model fine-tuned from the bge-reranker-v2-m3 model (https://huggingface.co/BAAI/bge-reranker-v2-m3) to enhance retrieval capabilities for Vietnamese. Although the score on the legal domain drops a bit on Vietnamese_Embedding_v2 (Phase 2), since this phase data is much larger, it is good for other domains.
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자세히 보기 ↗KomdigiUB-8B-Base
aitf-komdigi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 ↗FLUX1-dev-mlx-8bit
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자세히 보기 ↗FLUX1-schnell-mlx-4bit
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자세히 보기 ↗FLUX2-klein-4B-mlx-4bit
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자세히 보기 ↗FLUX2-klein-base-4B-mlx-8bit
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자세히 보기 ↗FLUX2-klein-base-9B-mlx-4bit
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자세히 보기 ↗FLX
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자세히 보기 ↗text-dev
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자세히 보기 ↗AlbedoBase-XL_v31-Large
AiWiseAbout this version • Merged over 50 selected latest versions of SDXL models using the recursive script employed in V3. GOAL Stable Diffusion XL has 3.5 billion parameters (excluding the Refiner), which is about 3.6 times more than the SD v1.5 version. I believe that this is not just a number, but a number that can lead to a significant improvement in performance. It has been a while since we realized that the overall performance of SD v1.5 has improved beyond imagination thanks to the explosive contributions of our community. Therefore, I am working on completing this AlbedoBase XL model in order to optimally reproduce the performance improvement that occurred in v1.5 in this XL version as well.
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자세히 보기 ↗Detail-Tweaker-XL_v1
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자세히 보기 ↗epiCPhoto-XL-LoRA-Derp2
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자세히 보기 ↗For business inquires, commercial licensing, custom models, and consultation contact me under juggernaut@rundiffusion.com A big thanks for Version XI goes to RunDiffusion and Adam, who diligently helped me test :) (Leave some love for them ;) ) As you may have already noticed, Juggernaut XI has been available on several platforms (NightCafe, Octo API) for the past few weeks. I could tell you a lot about it, but let's keep it simple. I’m now working on this full-time, which means I need to make money from it—not just to pay for the training (which I’m still funding myself) but also to cover my rent and put some food on the table.
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자세히 보기 ↗SDXL-hyper-realistic-v1
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자세히 보기 ↗Sulphur-2-base-GGUF
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자세히 보기 ↗aixcoder-7b-base
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COST EXPLORER
좋은 모델, 명확한 비용.
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1 M = 100만 토큰 · USD
동일 채널의 기본 텍스트 토큰 요금 비교
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.
1위 모델이 나에게 가장 적합한가요?+
순위는 작업, 버전, 평가 방식에 따라 다릅니다. 실제 업무로 정확도, 지연, 안정성, 비용을 비교하세요.