模型介绍
GGUF quantizations of the **CED** family (Consistent Ensemble Distillation, Xiaomi) - SOTA-tier audio-tagging models that classify everyday sounds (baby cry, footsteps, glass breaking, alarms, dog bark, ...) into the 527-class AudioSet ontology. These files run with **ced.cpp**, a standalone C++/ggml port (no Python, no PyTorch at inference), and with **LocalAI** via the `ced` backend. Converted from the `mispeech/ced-*` checkpoints (Apache-2.0). CED is a plain AST/DeiT Vision Transformer over a log-mel spectrogram; the port is numerically equal to the PyTorch reference. One self-contained GGUF per size + quant (config, 527 labels, and the mel filterbank/window are all embedded). Pick by your accuracy/size budget:
主要特点
特点摘要待依据来源补齐，不凭模型名称推断能力。
局限与注意事项
暂无足够来源支持具体缺点结论。请重点验证实际任务表现、时延、数据政策、许可与版本生命周期。
来源报价与费用分析
同一模型在不同渠道、地区和配置下可能采用不同价格。下表独立保留各渠道报价，不将渠道价格视为厂商官方统一价格。
| 来源 / 渠道 | 输入 | 输出 | 计费单位 | 采集时间 |
|---|---|---|---|---|
| 暂未取得可核验报价，请查阅来源渠道。 | ||||
按月估算基础 Token 费用
预估不包含缓存优惠、阶梯定价、多模态附加费用、网络检索、税费及推理额外输出。
公开评测与运行配置
暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。
查看完整已收录榜单 →常见问题
开放权重是否代表可以免费商用？
不一定。应核对具体版本许可证、商用门槛和使用政策。自部署还会产生算力和维护成本。
这些价格是实时结算价格吗？
不是实时结算价格，而是带采集时间的来源报价快照。请到对应渠道核对当前版本、区域、折扣和计费方式。
资料来源与可追溯记录
许可证：apache-2.0。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。