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查看详情 ↗DISCOVER & COMPARE
探索 AI 模型 1529
resnet18-cifar10
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查看详情 ↗resnet50_sentinel2_all_dino
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查看详情 ↗vit-face-expression
trpakov- **Model Name:** trpakov/vit-face-expression - **Model Architecture:** Vision Transformer (ViT) - **Finetuned from model:** vit-base-patch16-224-in21k
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查看详情 ↗Fine-tuned image classifiers that sort scanned archive pages into eleven content categories, so that each page can be sent to the processing it needs: OCR for printed or typed text, handwriting recognition for manuscripts, table extraction for forms, image extraction for drawings and photographs. They look at the page image only, so the language of the page does not matter. The code, the command line and the HTTP service are in atrium-page-classification [^3]. Every version is a **revision** (branch) of this repository [^1]. They share the eleven categories and differ in their training data and base model: ViT [^2] [^6] [^7], EfficientNetV2 [^8] [^9] [^11] or RegNetY [^12]. The current generation is **`vX.4`**: five base models, retrained on the licence-compatible public dataset [^10]. **Name the revision when you load a model:** `main` still holds `v4.3`, the generation before. Each model was scored on the test partition of its own fold of the dataset (folds 1, 1, 2, 2 and 5; 4,791–4,795 pages each), on 22 October 2026. The five together, averaged, are the code's ensemble (`--best`, and the default of its HTTP service).
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查看详情 ↗fine-tuned-nsfw-classification
umairrkhnThis model is a fine-tuned version of Falconsai/nsfw_image_detection on the imagefolder dataset. It achieves the following results on the evaluation set: - Loss: 0.0000 - Accuracy: 1.0 The following hyperparameters were used during training: - learning_rate: 5e-05 - train_batch_size: 16 - eval_batch_size: 8 - seed: 42 - optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments - lr_scheduler_type: linear - num_epochs: 4
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查看详情 ↗AI-image-detector
umm-maybe*__NOTE__: Unless you are trying to detect imagery generated using older models such as VQGAN+CLIP, please use the updated version of this detector instead.* This model is a proof-of-concept demonstration of using a ViT model to predict whether an artistic image was generated using AI. It was created in October 2022, and as such, the training data did not include any samples generated by Midjourney 5, SDXL, or DALLE-3. It still may be able to correctly identify samples from these more recent models due to being trained on outputs of their predecessors.
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查看详情 ↗lite-rt_models_cadrylpro
unicornwhodev基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
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UserName-6370基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
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查看详情 ↗nsfw-detection-2-mini
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查看详情 ↗nsfw-detection-2-nano
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查看详情 ↗beans-deit-tiny-lab
voloshka3基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
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查看详情 ↗BirdTrace-FastViT-MA36-10K
warden123基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
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查看详情 ↗waste-classification
watersplash基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
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查看详情 ↗efficientnet-lite4
webnn基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
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查看详情 ↗mobilenet-v2
webnn基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
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查看详情 ↗resnet-18-cifar100
Weili基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
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查看详情 ↗vit-small-patch16-224
WinKawaksGoogle didn't publish vit-tiny and vit-small model checkpoints in Hugging Face. I converted the weights from the timm repository. This model is used in the same way as ViT-base.
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WinKawaksGoogle didn't publish vit-tiny and vit-small model checkpoints in Hugging Face. I converted the weights from the timm repository. This model is used in the same way as ViT-base.
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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
仅比较同一渠道的基础文本 Token 报价
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。