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探索 AI 模型 1529
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timmA PVT-v2 (Pyramid Vision Transformer) image classification model. Trained on ImageNet-1k by paper authors.
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查看详情 ↗A RegNetX-200MF image classification model. Pretrained on ImageNet-1k by paper authors. The `timm` RegNet implementation includes a number of enhancements not present in other implementations, including: * stochastic depth * gradient checkpointing * layer-wise LR decay * configurable output stride (dilation) * configurable activation and norm layers * option for a pre-activation bottleneck block used in RegNetV variant * only known RegNetZ model definitions with pretrained weights - **Model Type:** Image classification / feature backbone - **Model Stats:** - Params (M): 2.7 - GMACs: 0.2 - Activations (M): 2.2 - Image size: 224 x 224 - **Papers:** - Designing Network Design Spaces: https://arxiv.org/abs/2003.13678 - **Dataset:** ImageNet-1k - **Original:** https://github.com/facebookresearch/pycls
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查看详情 ↗A RegNetY-200MF image classification model. Pretrained on ImageNet-1k by paper authors. The `timm` RegNet implementation includes a number of enhancements not present in other implementations, including: * stochastic depth * gradient checkpointing * layer-wise LR decay * configurable output stride (dilation) * configurable activation and norm layers * option for a pre-activation bottleneck block used in RegNetV variant * only known RegNetZ model definitions with pretrained weights - **Model Type:** Image classification / feature backbone - **Model Stats:** - Params (M): 3.2 - GMACs: 0.2 - Activations (M): 2.2 - Image size: 224 x 224 - **Papers:** - Designing Network Design Spaces: https://arxiv.org/abs/2003.13678 - **Dataset:** ImageNet-1k - **Original:** https://github.com/facebookresearch/pycls
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查看详情 ↗A RegNetY-400MF image classification model. Pretrained on ImageNet-1k by torchvision contributors (see ImageNet1K-V2 weight details https://github.com/pytorch/vision/issues/3995#new-recipe). The `timm` RegNet implementation includes a number of enhancements not present in other implementations, including: * stochastic depth * gradient checkpointing * layer-wise LR decay * configurable output stride (dilation) * configurable activation and norm layers * option for a pre-activation bottleneck block used in RegNetV variant * only known RegNetZ model definitions with pretrained weights For the comparison summary below, the ra_in1k, ra3_in1k, ch_in1k, sw_*, and lion_* tagged weights are trained in `timm`.
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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。