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자세히 보기 ↗DISCOVER & COMPARE
AI 모델 탐색 1050
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자세히 보기 ↗PixelDiT-1300M-1024px
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자세히 보기 ↗PixelDiT-ImageNet
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자세히 보기 ↗PixelDiT2-ImageNet
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자세히 보기 ↗PixelUMM
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자세히 보기 ↗PointWorld_models
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자세히 보기 ↗Privasis-Cleaner-0.6B
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자세히 보기 ↗Privasis-Cleaner-4B
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자세히 보기 ↗This is a multi-headed model which classifies English text prompts across task types and complexity dimensions. Tasks are classified across 11 common categories. Complexity is evaluated across 6 dimensions and ensembled to create an overall complexity score. Further information on the taxonomies can be found below. **Task types:** * Open QA: A question where the response is based on general knowledge * Closed QA: A question where the response is based on text/data provided with the prompt * Summarization * Text Generation * Code Generation * Chatbot * Classification * Rewrite * Brainstorming * Extraction * Other **Complexity dimensions:** * Overall Complexity Score: The weighted sum of the complexity dimensions. Calculated as 0.35\*CreativityScore + 0.25\*ReasoningScore + 0.15\*ConstraintScore + 0.15\*DomainKnowledgeScore + 0.05\*ContextualKnowledgeScore + 0.05\*NumberOfFewShots * Creativity: The level of creativity needed to respond to a prompt. Score range of 0-1, with a higher score indicating more creativity. * Reasoning: The extent of logical or cognitive effort required to respond to a prompt. Score range of 0-1, with a higher score indicating more reasoning * Contextual Knowledge: The background information necessary to respond to a prompt. Score range of 0-1, with a higher score indicating more contextual knowledge required outside of prompt. * Domain Knowledge: The amount of specialized knowledge or expertise within a specific subject area needed to respond to a prompt. Score range of 0-1, with a higher score indicating more domain knowledge is required. * Constraints: The number of constraints or conditions provided with the prompt. Score range of 0-1, with a higher score indicating more constraints in the prompt. * Number of Few Shots: The number of examples provided with the prompt. Score range of 0-n, with a higher score indicating more examples provided in the prompt.
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자세히 보기 ↗PS3-1.5K-C-RADIOv2
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자세히 보기 ↗PS3-1.5K-SigLIP
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자세히 보기 ↗PS3-4K-C-RADIOv2
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자세히 보기 ↗PS3-4K-SigLIP
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요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗PS3_Lang-1.5K-SigLIP2
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자세히 보기 ↗PS3_Lang-4K-SigLIP2
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자세히 보기 ↗qdqbert-base-uncased
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자세히 보기 ↗QLIP-B-16-256
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자세히 보기 ↗QLIP-B-8-256
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자세히 보기 ↗QLIP-L-14-392
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자세히 보기 ↗This is a text classification model that can enable qualitative data annotation, creation of quality-specific blends and addition of metadata tags. The model classifies documents into one of three classes based on the quality of the document: "High", "Medium", "Low" The model was trained using data annotated by human annotators, who considered quality factors such as content accuracy, clarity, coherence, grammar, depth of information, and overall usefulness of the document. This model is used in the NVIDIA NeMo Curator as part of the qualitative filtering module. The model architecture is Deberta V3 Base Context length is 1024 tokens The training set is 22828 Common Crawl text samples, labeled as "High", "Medium", "Low". Here are some examples: 1. Input:
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자세히 보기 ↗일치하는 모델 없음
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월간 토큰 사용량으로 예상 API 비용을 비교하세요.
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.
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순위는 작업, 버전, 평가 방식에 따라 다릅니다. 실제 업무로 정확도, 지연, 안정성, 비용을 비교하세요.