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支持 2k、4k,支持任意 size 比例 图像中近乎完美的文本渲染、逼真的 UI 截图,以及照片级真实感的显著提升。当用户被要求输入包含文字、符号、标签、用户界面元素或代码片段的图像时,看似 GPT Image 2 的结果明显比之前的模型更准确。字符格式正确,间距一致,较长的字符串也保持连贯性。

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GPT Image 2.5 Sunburst 它非常适合那些对编辑精度要求极高的应用场景 GPT Image 2.5 Flare 是我们目前用于生成高质量图片的最快模型 模型可以接受文本和图片作为输入,然后输出相应的图片

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Chatgpt 逆向得到的 gpt-image-2,仅支持1k

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gpt-oss-120b是OpenAI的开放权重、117b参数的专家混合(MoE)语言模型,专为高推理、代理和通用生产用例而设计。它每次向前传递激活5.1亿个参数,并经过优化,可以在单个H100 GPU上运行,具有本机MXFP4量化。该模型支持可配置的推理深度、完整的思维链访问和本地工具使用,包括函数调用、浏览和结构化输出生成。

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$0.15 / 백만 입력 토큰OpenRouter · openai/gpt-oss-120b
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gpt-oss-120b is an open-weight, 117B-parameter Mixture-of-Experts (MoE) language model from OpenAI designed for high-reasoning, agentic, and general-purpose production use cases. It activates 5.1B parameters per forward pass and is optimized...

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gpt-oss-20b是OpenAI在Apache 2.0许可下发布的开放权重的21B参数模型。它使用混合专家(MoE)架构,每次转发传递3.6B活动参数,针对低延迟推理和可部署性在消费者或单gpu硬件上进行了优化。该模型以OpenAI的Harmony响应格式进行训练,并支持推理级别配置、微调和代理功能,包括函数调用、工具使用和结构化输出。

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`gpt-oss-safeguard-120b` and `gpt-oss-safeguard-20b` are safety reasoning models built-upon gpt-oss. With these models, you can classify text content based on safety policies that you provide and perform a suite of foundational safety tasks. These models are intended for safety use cases. For other applications, we recommend using gpt-oss models. This model `gpt-oss-safeguard-120b` fits into a single H100 GPU (117B parameters with 5.1B active parameters). Check out `gpt-oss-safeguard-20b` for lower latency (21B parameters with 3.6B active parameters). Both models were trained on our harmony response format and should only be used with the harmony format as it will not work correctly otherwise.

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gpt-oss-safeguard-20b is a safety reasoning model from OpenAI built upon gpt-oss-20b. This open-weight, 21B-parameter Mixture-of-Experts (MoE) model offers lower latency for safety tasks like content classification, LLM filtering, and trust...

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$0.075 / 백만 입력 토큰OpenRouter · openai/gpt-oss-safeguard-20b
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ImageGPT (iGPT) model pre-trained on ImageNet ILSVRC 2012 (14 million images, 21,843 classes) at resolution 32x32. It was introduced in the paper Generative Pretraining from Pixels by Chen et al. and first released in this repository. See also the official blog post. Disclaimer: The team releasing ImageGPT did not write a model card for this model so this model card has been written by the Hugging Face team. The ImageGPT (iGPT) is a transformer decoder model (GPT-like) pretrained on a large collection of images in a self-supervised fashion, namely ImageNet-21k, at a resolution of 32x32 pixels.

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