d1-3B-LiteRT
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探索 AI 模型 2428
GLiFormer-Large-NER-LiteRT
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查看详情 ↗GLiNER2.5-Decide-LiteRT
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查看详情 ↗GLiNER2.5-Small-LiteRT
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查看详情 ↗Kev-0.8B-LiteRT
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查看详情 ↗Kev-4B-LiteRT
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查看详情 ↗Laya-English-LiteRT
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查看详情 ↗laya-LiteRT
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查看详情 ↗Laya-Multilingual-LiteRT
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查看详情 ↗AlignScore-large-hf
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查看详情 ↗clef-flash-GGUF
Livesport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 ↗Decision-2.0-Lux-9B-GGUF
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查看详情 ↗rune-26b-a4b-v3-GGUF
Livesportllama.cpp builds of **Rune 26B-A4B v3**, the decision model by Invergent. Each file is measured against the original bf16 weights. Livesport serves **IQ3_S-dyn** in production on **2× Quadro RTX 4000 8 GB** behind a Jev/SystemOne-compatible `/v1/systemone` API. Rune does not generate text. Given a *state* and a question with a set of options, it returns a probability for every option, read from the logits of the option letters at the first generated position. The upstream card describes the model, its training protocol and its Decision Index results. This card covers only what is specific to these quantizations. **Text only:** the files contain the language model, without Gemma 4's vision tower, so image states are not supported. The first version of this repository (one IQ3_M in three shards, KL 0.0450) is at revision `4990396`. IQ3_S-dyn replaces it: 1.2 GB larger, with half the KL against bf16.
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查看详情 ↗tl_calamancy_md
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查看详情 ↗bert-base-japanese-v3-jnli
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查看详情 ↗bert-base-japanese-v3-jsts
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查看详情 ↗bert-base-japanese-v3-marc_ja
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查看详情 ↗「大規模言語モデル入門」の第6章で紹介している固有表現認識のモデルです。 cl-tohoku/bert-base-japanese-v3をllm-book/ner-wikipedia-datasetでファインチューニングして構築されています。
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查看详情 ↗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 ↗privacy-filter-GGUF
LocalAI-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 ↗privacy-filter-multilingual-GGUF
LocalAI-ioGGUF conversion of `OpenMed/privacy-filter-multilingual`, a multilingual PII **token-classification** model (a fine-tune of `openai/privacy-filter`). It labels every token with a BIOES tag over **54 PII categories (217 classes)** across **16 languages**, so it can be served locally with **no Python** as the encoder/NER tier of a PII redactor. For the full model description, label space, evaluation, limitations, and citations, see the **source model card** — this card only covers the GGUF packaging and how to run it. This GGUF uses a **custom architecture, `openai-privacy-filter`**, that is not (yet) part of upstream llama.cpp. It runs on:
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查看详情 ↗privacy-filter-nemotron-GGUF
LocalAI-ioGGUF conversion of `OpenMed/privacy-filter-nemotron`, a **fine-grained** PII **token-classification** model — a fine-tune of `openai/privacy-filter` on the `nvidia/Nemotron-PII` dataset. It labels every token with a BIOES tag over **55 PII categories (221 classes)** in a single forward pass, then decodes coherent spans with a constrained Viterbi procedure — so it can be served locally with **no Python** as the encoder/NER tier of a PII redactor. Where the base `openai/privacy-filter` covers 8 coarse categories, this fine-tune trades multilingual breadth for **category depth**: 55 fine-grained English categories (first/last name, government IDs, financial, healthcare, vehicle, digital, …). For the full model description, label space, evaluation, limitations, and citations, see the **source model card** — this card only covers the GGUF packaging and how to run it.
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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。