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。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
언어부터 이미지, 오픈 웨이트부터 API까지. 기능과 실제 비용을 비교하세요.
다음 아이디어에 맞는 AI를 찾아보세요.
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。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
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。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
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。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
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。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
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。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
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。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
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。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
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。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
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。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
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。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
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。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
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。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
We are excited to introduce the `gte-modernbert` series of models, which are built upon the latest modernBERT pre-trained encoder-only foundation models. The `gte-modernbert` series models include both text embedding models and rerank models. The `gte-modernbert` models demonstrates competitive performance in several text embedding and text retrieval evaluation tasks when compared to similar-scale models from the current open-source community. This includes assessments such as **MTEB**, **LoCO**, and **COIR** evaluation. - Developed by: Tongyi Lab, Alibaba Group - Model Type: Text reranker - Primary Language: English - Model Size: 149M - Max Input Length: 8192 tokens
번역 대기 중 · 원문 표시
We present **Tongyi DeepResearch**, an agentic large language model featuring 30 billion total parameters, with only 3 billion activated per token. Developed by Tongyi Lab, the model is specifically designed for **long-horizon, deep information-seeking** tasks. Tongyi-DeepResearch demonstrates state-of-the-art performance across a range of agentic search benchmarks, including Humanity's Last Exam, BrowserComp, BrowserComp-ZH, WebWalkerQA, GAIA, xbench-DeepSearch and FRAMES. You can download the model then run the inference scipts in https://github.com/Alibaba-NLP/DeepResearch.
번역 대기 중 · 원문 표시
You can download the model then run the inference scipts in https://github.com/Alibaba-NLP/WebAgent.
번역 대기 중 · 원문 표시
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。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
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。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
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。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
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。
JevK5 is an independent, Apache-2.0 open-source alternative to TypeSafe's Jev for typed decisions. It reads a state and a yes/no (`noul`), choice, or score question and returns a **probability for every option in one forward pass, with zero generated tokens**. The open weights can be self-hosted using the JevK5 runtime, which serves a TypeSafe-style `/v1/systemone` endpoint. This is not Jev's model or architecture and is not affiliated with TypeSafe AI. Use the JevK5 runtime shown below to read option probabilities. Generic text-generation examples on the Hub call `generate()` and do not perform JevK5's decision readout. - **Base:** Qwen3.5-4B, with a LoRA (rank 16, attention projections) merged into the weights - **Readout:** SemIf's protocol (TheoLeeCJ/SemIf, MIT): a softmax over the answer letters' next-token logits, divided by one calibration temperature. Questions with more than 16 options are read in several passes and combined with a second temperature. Both are in `jevk5_config.json`: `temperature` 1.22 and `knockout_temperature` 0.93 - **Runtime:** github.com/allebee/jevk5, 0.3.0 or later. One CUDA graph per padded input length: ~13 ms per decision on an H100 - **License:** Apache-2.0 - **Previous version:** v0.2 stays available under the Hub tag `v0.2` (see Use)
번역 대기 중 · 원문 표시
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。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
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。
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。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
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。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
제공사, 분류, 입출력 조건을 조정하세요. 새 모델이 계속 등록됩니다.
월간 토큰 사용량으로 예상 API 비용을 비교하세요.
수집된 백만 토큰당 USD 요금입니다. 캐시 할인, 구간 요금, 추가 추론 출력, 세금은 제외됩니다. 최신 요금은 출처에서 확인하세요.
입력, 출력, 캐시 요금을 구분하고 동일 작업량으로 비교하세요. 이미지, 음성, 영상은 개수, 시간, 해상도로 과금될 수 있습니다.
반드시 그렇지는 않습니다. 버전별 라이선스, 상업 이용 제한, 정책을 확인하세요. 자체 호스팅에는 연산 및 유지 비용도 듭니다.
순위는 작업, 버전, 평가 방식에 따라 다릅니다. 실제 업무로 정확도, 지연, 안정성, 비용을 비교하세요.