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> If you want to use the model you should try a newer fine-tuned FLAN-T5 version philschmid/flan-t5-base-samsum out socring the BART version with `+6` on `ROGUE1` achieving `47.24`. This model was trained using Amazon SageMaker and the new Hugging Face Deep Learning container. For more information look at: - 🤗 Transformers Documentation: Amazon SageMaker - Example Notebooks - Amazon SageMaker documentation for Hugging Face - Python SDK SageMaker documentation for Hugging Face - Deep Learning Container

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Exploring how well long-document models trained on "lay summaries" of scientific papers generalize. > A lay summary is a summary of a research paper or scientific study that is written in plain language, without the use of technical jargon, and is designed to be easily understood by non-experts. This model is a fine-tuned version of google/long-t5-tglobal-base on the `pszemraj/scientific_lay_summarisation-plos-norm` dataset for two epochs.

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The model is trained on a mix of open summarisation data RussianNLP/Mixed-Summarization-Dataset for the Russian language and use prefix tokenen '\ ' + Sber Devices: + Albina Akhmetgareeva + Ilia Kuleshov + Vlad Leschuk + Alexander Abramov + Alena Fenogenova

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This checkpoint should be loaded into `BartForConditionalGeneration.from_pretrained`. See the BART docs for more information.

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This repository contains the finetuned mT5-base model for Thai sentence summarization. The architecture of the model is based on mT5 model and fine-tuned on text-summarization pairs in Thai. Also, this project is a Senior Project of Computer Engineering Student at King Mongkut’s University of Technology Thonburi. You can use this model for Thai sentence text summarization. Not intended to use with paragraph text.

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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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COST EXPLORER

好模型，也要算好成本。

费用分析

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

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

选型与常见问题
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。

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