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探索 AI 模型 2428
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查看详情 ↗Vision Transformer (ViT) model pre-trained on ImageNet-21k (14 million images, 21,843 classes) at resolution 224x224. It was introduced in the paper An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale by Dosovitskiy et al. and first released in this repository. However, the weights were converted from the timm repository by Ross Wightman, who already converted the weights from JAX to PyTorch. Credits go to him. Disclaimer: The team releasing ViT did not write a model card for this model so this model card has been written by the Hugging Face team. The Vision Transformer (ViT) is a transformer encoder model (BERT-like) pretrained on a large collection of images in a supervised fashion, namely ImageNet-21k, at a resolution of 224x224 pixels.
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查看详情 ↗layoutlmv3-base-finetuned-rvlcdip
gordonlim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 ↗bce-reranker-base_v1-GGUF
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查看详情 ↗bge-reranker-v2-m3-GGUF
gpustack**Model creator**: BAAI **Original model**: bge-reranker-v2-m3 **GGUF quantization**: based on llama.cpp release f4d2b **More details please refer to our Github: FlagEmbedding.** - Model List - Usage - Fine-tuning - Evaluation - Citation
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查看详情 ↗jina-reranker-v1-tiny-en-GGUF
gpustack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 ↗bert-mini-toxicity
gravitee-io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 ↗bert-small-pii-detection
gravitee-ioToken-classification model for PII detection, fine-tuned from `prajjwal1/bert-small` on `gravitee-io/pii-detection-dataset`. Detect personally identifiable information (PII) spans in `english` text. Suitable for privacy filtering, redaction pipelines, and data-leak prevention particularly on structured data (JSON, HTML, XML, SQL, Document) * English-focused; other languages will degrade * Domain drift is real: audit on your own data ---
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查看详情 ↗detoxify-onnx
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查看详情 ↗distilbert-multilingual-toxicity-classifier
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查看详情 ↗Llama-Prompt-Guard-2-22M-onnx
gravitee-ioThis repository provides a ONNX converted and quantized version of meta-llama/Llama-Prompt-Guard-2-22M You can find the full source code, CLI tools, and evaluation scripts in the official GitHub repository.
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查看详情 ↗Llama-Prompt-Guard-2-86M-onnx
gravitee-ioThis repository provides a ONNX converted and quantized version of meta-llama/Llama-Prompt-Guard-2-86M You can find the full source code, CLI tools, and evaluation scripts in the official GitHub repository.
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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。