gpt2-indonesia
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자세히 보기 ↗DISCOVER & COMPARE
AI 모델 탐색 84991
qwen3-0.6b-text-embedding
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자세히 보기 ↗Cyber-Prime-1.1-2.6B
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자세히 보기 ↗fuse-1-Lite-GGUF
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자세히 보기 ↗Text-to-Image
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자세히 보기 ↗Flourish-3M
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akasharidas*We present high quality image synthesis results using diffusion probabilistic models, a class of latent variable models inspired by considerations from nonequilibrium thermodynamics. Our best results are obtained by training on a weighted variational bound designed according to a novel connection between diffusion probabilistic models and denoising score matching with Langevin dynamics, and our models naturally admit a progressive lossy decompression scheme that can be interpreted as a generalization of autoregressive decoding. On the unconditional CIFAR10 dataset, we obtain an Inception score of 9.46 and a state-of-the-art FID score of 3.17. On 256x256 LSUN, we obtain sample quality similar to ProgressiveGAN.* for inference. Note that while the *ddpm* scheduler yields the highest quality, it also takes the longest. For a good trade-off between quality and inference speed you might want to consider the *ddim* or *pndm* schedulers instead.
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자세히 보기 ↗Hausa_xlsr
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자세히 보기 ↗MiniMax-H3-Character-Swap-LoRA
akatz-ai**V1.5 is the recommended checkpoint for new character swaps.** It replaces a selected person in a source performance with a character from an image reference. - **Download V1.5** — recommended, strength 1.0. - **Download V1** — retained for existing workflows and reproducible comparisons. Install H3 Relay 2.0 and follow the workflow guide for models, runtime and input paths.
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자세히 보기 ↗MiniMax-H3-Person-Remover-LoRA
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자세히 보기 ↗Qwen3.5-2B-Uncensored-Zero-Refusal-SOMA
AkaumiKaedeLarge-scale extreme, hardcore prompt tests were conducted, with no soft refusals or hard refusals appearing in any case. (Special note: There are numerous misleading "uncensored" or "low-refusal" models on HF. Although these models claim to be fully decensored or to have extremely low refusal rates, testing them with slightly more hardcore prompts will cause the model to produce refusals or soft censorship — specifically manifested as moral/legal statements/warnings, or answers that dodge the topic/intentionally steer the conversation toward compliance/NSFW content with erotic details censored.) This decensoring experiment did **not** use publicly available garbage prompt sets. Instead, it used a **completely original prompt set** covering fields such as extensive R18 (adult/NSFW), anti-human, real crimes, unethical/illegal content, etc. Through **extensive experiments**, it can be said that SRA, RDO, and other decensoring methods are all trash in terms of decensoring power. The strongest method is still **SOM**.
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자세히 보기 ↗bert-base-turkish-cased-ner
akdeniz27This model is the fine-tuned model of "dbmdz/bert-base-turkish-cased" using a reviewed version of well known Turkish NER dataset (https://github.com/stefan-it/turkish-bert/files/4558187/nerdata.txt). Pls refer "https://huggingface.co/transformers/_modules/transformers/pipelines/token_classification.html" for entity grouping with aggregation_strategy parameter. * accuracy: 0.9933935699477056 * f1: 0.9592969472710453 * precision: 0.9543530277931161 * recall: 0.9642923563325274
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자세히 보기 ↗bert-base-turkish-cased-ner-lora
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자세히 보기 ↗mbert-base-albanian-cased-ner
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자세히 보기 ↗roberta-base-cuad
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자세히 보기 ↗Llama3.2.1B.0.1-H
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자세히 보기 ↗drama-3-int4
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자세히 보기 ↗flux-3-image-klein-base-gguf
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자세히 보기 ↗MOSS-Image-SFT-4-steps
akhaliq> ⚡ **Demo:** MOSS-Image 4-Step Turbo Space > 🆕 **v2.0 (2026-10-18) — major update, usage changed.** The model is now > **Euler-native**: a single `lora.safetensors` that runs on the **stock > flow-matching Euler sampler** (any LoRA loader, 4 steps, CFG 1) — the custom > data-space sampler and the `time_embedding.safetensors` / > `dataspace.safetensors` files are **no longer needed and were removed from > the repo root**. If you used v1.x adapters, grab the old data-space variant > from `checkpoint-update-400/` (it keeps its own sampler), or switch to the > new one-line loader below. New users: just follow the Quickstart. The fastest high-fidelity MOSS-Image-SFT: **4 steps, no CFG, one LoRA file, stock sampler.** No custom loop, no auxiliary safetensors, no pipeline patches — it drops into any standard LoRA loader.
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자세히 보기 ↗일치하는 모델 없음
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동일 채널의 기본 텍스트 토큰 요금 비교
동일 채널의 기본 텍스트 토큰 요금 비교
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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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