C-RADIOv2-g
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AI 모델 탐색 1050
C-RADIOv2-H
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자세히 보기 ↗C-RADIOv3-B
NVIDIAThis model performs visual feature extraction. For instance, RADIO generates image embeddings that can be used by a downstream model to classify images. C-RADIOv3 models are available in multiple sizes: * Base (90M parameters). * Large (320M parameters). * Huge (653M parameters). (In training) * Gigantic (1.1B parameters). C-RADIOv3 was trained for 1M steps (400k more steps than v1), using inverse frequency sampling for data balancing, and PHI Standardization for teacher distribution balancing. As well as new techniques for summary distribution matching, and domain generalization.
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자세히 보기 ↗C-RADIOv3-g
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자세히 보기 ↗C-RADIOv4-1D-H
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자세히 보기 ↗C-RADIOv4-H
NVIDIAThis model performs visual feature extraction. For instance, RADIO generates image embeddings that can be used by a downstream model to classify images. C-RADIOv4 models are available in multiple sizes: * Shape-Optimized (431M parameters). * Huge (653M parameters). The embeddings generated by this model are expected to be used by a downstream application. For example:
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자세히 보기 ↗C-RADIOv4-SO400M
NVIDIAThis model performs visual feature extraction. For instance, RADIO generates image embeddings that can be used by a downstream model to classify images. C-RADIOv4 models are available in multiple sizes: * Shape-Optimized (431M parameters). * Huge (653M parameters). The embeddings generated by this model are expected to be used by a downstream application. For example:
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자세히 보기 ↗canary-180m-flash
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자세히 보기 ↗canary-1b
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자세히 보기 ↗canary-1b-v2
NVIDIA**``Canary-1b-v2``** is a powerful 1-billion parameter model built for high-quality speech transcription and translation across 25 European languages. It excels at both automatic speech recognition (ASR) and speech translation (AST), supporting: * **Speech Transcription (ASR) for 25 languages** * **Speech Translation (AST) from English → 24 languages** * **Speech Translation (AST) from 24 languages → English**
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자세히 보기 ↗canary-qwen-2.5b
NVIDIANVIDIA NeMo Canary-Qwen-2.5B is an English speech recognition model that achieves state-of-the art performance on multiple English speech benchmarks. With 2.5 billion parameters and running at 418 RTFx, Canary-Qwen-2.5B supports automatic speech-to-text recognition (ASR) in English with punctuation and capitalization (PnC). The model works in two modes: as a transcription tool (ASR mode) and as an LLM (LLM mode). In ASR mode, the model is only capable of transcribing the speech into text, but does not retain any LLM-specific skills such as reasoning. In LLM mode, the model retains all of the original LLM capabilities, which can be used to post-process the transcript, e.g. summarize it or answer questions about it. In LLM mode, the model does not "understand" the raw audio anymore - only its transcript. This model is ready for commercial use. Canary-Qwen-2.5B is released under the CC-BY-4.0 license. By using this model, you are agreeing to the terms and conditions of the license. For documentation, deployment guides, enterprise-ready APIs, and the latest open models—including Nemotron and other cutting-edge speech, translation, and generative AI—visit the NVIDIA Developer Portal at developer.nvidia.com. Join the community to access tools, support, and resources to accelerate your development with NVIDIA’s NeMo, Riva, NIM, and foundation models.
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1 M = 100만 토큰 · USD
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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.
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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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