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AI 모델 탐색 22972
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cardiffnlpThis is a RoBERTa-base model trained on ~124M tweets from January 2018 to December 2021, and finetuned for sentiment analysis with the TweetEval benchmark. The original Twitter-based RoBERTa model can be found here and the original reference paper is TweetEval. This model is suitable for English. - Reference Paper: TimeLMs paper. - Git Repo: TimeLMs official repository. This sentiment analysis model has been integrated into TweetNLP. You can access the demo here.
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cardiffnlpThis is a multilingual XLM-roBERTa-base model trained on ~198M tweets and finetuned for sentiment analysis. The sentiment fine-tuning was done on 8 languages (Ar, En, Fr, De, Hi, It, Sp, Pt) but it can be used for more languages (see paper for details). - Paper: XLM-T: A Multilingual Language Model Toolkit for Twitter. - Git Repo: XLM-T official repository. This model has been integrated into the TweetNLP library.
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carrtesy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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CaryPalmer**A 27B model with its whole trained context window, at q8_0 KV precision, on one RTX 4070 12 GB. 78 tok/s of new text at 32k tokens of context (175 on code), 69 at 64k, 61 at 112k, and the window keeps going to 262k. Lossless speculative decoding at every depth. A server that answers the requests agents and apps actually send. One command on Windows.** This is PrismML's Ternary Bonsai 2 27B (1.58-bit ternary `PTQ1_0`, 5.9 GB, Apache 2.0), the same weights, nothing re-quantized, with its MTP draft head grafted back on (byte-identical trunk, proof below) and the serving stack from github.com/professorpalmer/bonsai-ada-surgery: a tiered KV cache that puts the first ~119k positions in VRAM and the rest in pinned system RAM with bit-identical output, MTP drafting that pays at every depth, harness-proofing for the apps that send `effort: "high"` or tiny output caps, and an optional server-side layer (exact API cards, an API check, a sandboxed Python tool) that lifts the model's coding and agentic scores without touching the weights. Measured 2026-10-08 (`bench/depth_table.sh`), a fresh prompt at each depth: 400-token greedy answers with the default drafting (lookup + MTP head); new text = an essay, code = a Python module; prefill = cumulative for the whole prompt; display on the CPU's iGPU. Every number has a receipt in the repository (`docs/Q8_FULL_CONTEXT.md`, `docs/RECEIPTS.md`, `docs/QUALITY.md`).
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1 M = 100만 토큰 · USD
동일 채널의 기본 텍스트 토큰 요금 비교
동일 채널의 기본 텍스트 토큰 요금 비교
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MODEL HANDBOOK
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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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