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查看详情 ↗DISCOVER & COMPARE
探索 AI 模型 2428
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查看详情 ↗escalation-detection
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查看详情 ↗fraud-detection
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查看详情 ↗language-detection
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查看详情 ↗pii-detection
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查看详情 ↗product-category
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查看详情 ↗support-ticket
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查看详情 ↗vendor-classification
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查看详情 ↗CodonTransformer
adibvafa**CodonTransformer** is the ultimate tool for codon optimization, transforming protein sequences into optimized DNA sequences specific for your target organisms. Whether you are a researcher or a practitioner in genetic engineering, CodonTransformer provides a comprehensive suite of features to facilitate your work. By leveraging the Transformer architecture and a user-friendly Jupyter notebook, it reduces the complexity of codon optimization, saving you time and effort. Adibvafa Fallahpour 1,2 \*, Vincent Gureghian 3 \*, Guillaume J. Filion 2 ‡, Ariel B. Lindner 3 ‡, Amir Pandi 3 ‡ 1 Vector Institute for Artificial Intelligence, Toronto ON, Canada 2 University of Toronto Scarborough; Department of Biological Science; Scarborough ON, Canada 3 Université Paris Cité, INSERM U1284, Center for Research and Interdisciplinarity, F-75006 Paris, France \* These authors contributed equally to this work. ‡ To whom correspondence should be addressed: guillaume.filion@utoronto.ca, ariel.lindner@inserm.fr, amir.pandi@cri-paris.org
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查看详情 ↗nasfund_setfit_pretrained
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查看详情 ↗afk-setfit-camembert-base-v1
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查看详情 ↗deberta-v3-base-readability-v2
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查看详情 ↗indo-sentiment-analysis
agufsamudraThis model is fine-tuned from **`indobenchmark/indobert-base-p1`** for binary sentiment classification (Positive/Negative) on Indonesian text. - **Developed by:** agufsamudra - **Model type:** Text Classification - **Language(s):** Indonesian (id) - **License:** Apache-2.0 - **Fine-tuned from model:** indobenchmark/indobert-base-p1 This model is intended for binary sentiment classification tasks in Indonesian language texts. It predicts whether a given text expresses positive or negative sentiment.
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查看详情 ↗tashkeel-nano-1p1m
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查看详情 ↗tashkeel-nano-4p5m
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查看详情 ↗ai-text-detector-model
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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。