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AI 모델 탐색 1050
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자세히 보기 ↗Cosmos-1.0-Guardrail
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자세히 보기 ↗Cosmos-AnomalyGen-PCB-2B
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자세히 보기 ↗Cosmos-Embed1-224p
NVIDIA**Cosmos-Embed1** is a joint video-text embedder tailored for physical AI. It can be used for text-to-video retrieval, inverse video search, semantic deduplication, zero-shot and k-nearest-neighbors (kNN) classification, and as a base model for video curation tasks. It has state-of-the-art (SOTA) performance on autonomous vehicle (AV) and robotics datasets, while maintaining competitive performance in general domains. This model is ready for commercial use. The Cosmos-Embed1 release includes the following embedders: * **Cosmos-Embed1** * Cosmos-Embed1-224p (optimized with 8 frames and 224x224 input resolution, 256-dim output text and video embeddings) * Cosmos-Embed1-336p (optimized with 8 frames and 336x336 input resolution, 768-dim output text and video embeddings) * Cosmos-Embed1-448p (optimized with 8 frames and 448x448 input resolution, 768-dim output text and video embeddings) Note, while each checkpoint was optimized at a specific fixed resolution (and default to these), they all support arbitrary non-square resolutions.
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자세히 보기 ↗Cosmos-Embed1-336p
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자세히 보기 ↗Cosmos-Embed1-448p
NVIDIA**Cosmos-Embed1** is a joint video-text embedder tailored for physical AI. It can be used for text-to-video retrieval, inverse video search, semantic deduplication, zero-shot and k-nearest-neighbors (kNN) classification, and as a base model for video curation tasks. It has state-of-the-art (SOTA) performance on autonomous vehicle (AV) and robotics datasets, while maintaining competitive performance in general domains. This model is ready for commercial use. The Cosmos-Embed1 release includes the following embedders: * **Cosmos-Embed1** * Cosmos-Embed1-224p (optimized with 8 frames and 224x224 input resolution, 256-dim output text and video embeddings) * Cosmos-Embed1-336p (optimized with 8 frames and 336x336 input resolution, 768-dim output text and video embeddings) * Cosmos-Embed1-448p (optimized with 8 frames and 448x448 input resolution, 768-dim output text and video embeddings) Note, while each checkpoint was optimized at a specific fixed resolution (and default to these), they all support arbitrary non-square resolutions.
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자세히 보기 ↗Cosmos-Guardrail1
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요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗Cosmos-H-Dreams
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자세히 보기 ↗Cosmos-H-Surgical
NVIDIAThe base `Cosmos-H-Surgical` model remains the default when `--checkpoint-path` is omitted. The DMD2 checkpoint is an explicitly selected, student-only safetensors export; it does not contain optimizer, scheduler, teacher, fake-score, trainer, or other DCP training state. The model weights and accompanying Cosmos-H-Surgical source code are provided under OpenMDW-1.1. The official license source is available from the OpenMDW repository. Third-party software and upstream model components remain subject to their own license terms. Expected users include medical researchers, surgical robotics developers, AI developers, and healthcare institutions working on synthetic surgical video, simulation-to-real transfer, physical AI, and downstream robotics research.
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자세히 보기 ↗일치하는 모델 없음
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동일 채널의 기본 텍스트 토큰 요금 비교
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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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