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探索 AI 模型 343
The model was trained on MSP-Podcast for the Odyssey 2024 Emotion Recognition competition baseline This particular model is the multi-attributed based model which predict arousal, dominance and valence in a range of approximately 0...1.
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查看详情 ↗wav2vec2-base-drum-kit
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查看详情 ↗voice-gender-classifier-onnx-q8-v2
Alice-Sabrina-IvyONNX export with dynamic q8 (UInt8, weight-only, per-channel) quantization of JaesungHuh/voice-gender-classifier, prepared for Transformers.js inference in browser and mobile contexts. **v2 of voice-gender-classifier-onnx-q8.** Same upstream weights, same export, same file layout, same size class — one change to the quantization recipe that recovers full FP32 accuracy (see next section). v1 remains available for reproducibility of results published against it. Used in Syrinx, an open-source voice-training tool. **MIT licensed — anyone is welcome to use this for any purpose under MIT terms**, not Syrinx-specific.
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查看详情 ↗ExHuBERT
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查看详情 ↗wav2vec2-emotion-v1-crosslingual
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查看详情 ↗wavlm-emotion-russian-resd
AniemoreSpeech emotion recognition for Russian over seven classes: `anger`, `disgust`, `enthusiasm`, `fear`, `happiness`, `neutral`, `sadness`. Fine-tuned from `jonatasgrosman/exp_w2v2t_ru_wavlm_s363` on `Aniemore/resd`. - **Parameters**: 317M · **weights**: 1207 MiB (fp32) - **Input**: 16 kHz mono waveform - **Quantized builds**: `wavlm-emotion-russian-resd-quantized` — INT8, FP8 and INT4, up to 5.8x smaller on disk at the same score
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查看详情 ↗wav2vec2-base-superb-sv
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查看详情 ↗dualturn-qwen2.5-mimi-0.5B
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查看详情 ↗MioCodec-25Hz-24kHz
Aratako**MioCodec-25Hz-24kHz** is a lightweight and fast neural audio codec designed for efficient spoken language modeling. Based on the Kanade-Tokenizer implementation, this model features an integrated wave decoder (iSTFTHead) that directly synthesizes waveforms without requiring an external vocoder. For higher audio fidelity at 44.1 kHz, see MioCodec-25Hz-44.1kHz. 1. **Content Tokens:** Discrete representations that primarily capture linguistic information and phonetic content ("what" is being said) at a low frame rate (25 Hz). 2. **Global Embeddings:** A continuous vector representing broad acoustic characteristics ("how")—including speaker identity, recording environment, and microphone traits.
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查看详情 ↗暂未找到匹配模型
可以调整厂商、分类或输入输出条件；新模型正持续收录。
COST EXPLORER
好模型，也要算好成本。
调整月度 Token 用量，直观比较不同模型的预估 API 开支。
1 M = 100 万 Token · 美元计价
仅比较同一渠道的基础文本 Token 报价
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使用已采集且单位可比的 USD / 百万 Token 渠道报价。报价为采集时快照；不计缓存优惠、阶梯价、推理额外输出与税费，请以来源的当前报价为准。
MODEL HANDBOOK
读懂模型，再做选择
API 价格应该怎么比较？+
先区分输入、输出和缓存价格，再使用同一任务和用量估算总费用。图像、音频和视频可能按张、时长或分辨率计费，不能直接与 Token 单价比较。
开放权重，就代表可以免费商用吗？+
不一定。必须逐一核对具体模型版本的许可证、商用限制及使用政策。自己部署还需要考虑显存、推理资源和运维费用。
排行榜第一，就是最适合我的模型吗？+
榜单取决于测试任务、版本与评测方法。建议用实际业务样本比较准确性、时延、稳定性和成本，再选择模型。