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探索 AI 模型 2428
rubert-base-cased-sentiment
blanchefortThis is a DeepPavlov/rubert-base-cased-conversational model trained on aggregated corpus of 351.797 texts. > Рубцова Ю. Автоматическое построение и анализ корпуса коротких текстов (постов микроблогов) для задачи разработки и тренировки тонового классификатора //Инженерия знаний и технологии семантического веба. – 2012. – Т. 1. – С. 109-116. > RuReviews: An Automatically Annotated Sentiment Analysis Dataset for Product Reviews in Russian.
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查看详情 ↗rubert-base-cased-sentiment-rusentiment
blanchefort> A. Rogers A. Romanov A. Rumshisky S. Volkova M. Gronas A. Gribov RuSentiment: An Enriched Sentiment Analysis Dataset for Social Media in Russian. Proceedings of COLING 2018.
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查看详情 ↗Medical-NER
blaze999This model is a fine-tuned version of DeBERTa on the PubMED Dataset. The following hyperparameters were used during training: - learning_rate: 2e-05 - train_batch_size: 8 - eval_batch_size: 16 - seed: 42 - gradient_accumulation_steps: 2 - total_train_batch_size: 16 - optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 - lr_scheduler_type: cosine - lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1 - num_epochs: 30 - mixed_precision_training: Native AMP The easiest way is to load the inference api from huggingface and second method is through the pipeline object offered by transformers library.
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查看详情 ↗Qwen3-Reranker-4B-W4A16-G128
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查看详情 ↗bert-lite
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查看详情 ↗bert-mini
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查看详情 ↗NeuroBERT-NER
boltuixThe `boltuix/NeuroBERT-NER` model is a fine-tuned transformer for **Named Entity Recognition (NER)**, built on the `boltuix/NeuroBERT-Mini` base model. It excels at identifying 36 entity types (e.g., people, places, organizations, dates, money) in English text, making it ideal for applications like information extraction, chatbots, and knowledge graph construction. - **Dataset**: boltuix/conll2025-ner (143,709 entries, 6.38 MB) - **Entity Types**: 36 NER tags (18 entity categories with B-/I- tags + O) - **Training Examples**: ~115,812 | **Validation**: ~15,680 | **Test**: ~12,217 *Note*: Split sizes are approximate and don’t sum to 143,709; verify with dataset analysis. - **Domains**: News, user-generated content, research corpora - **Tasks**: Sentence-level and document-level NER - **Version**: v1.1 > **Note**: The dataset link is a placeholder. Replace with the correct Hugging Face repository URL once available.
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查看详情 ↗jiwo-0.8b-GGUF
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查看详情 ↗bsc-bio-ehr-es-carmen-anon
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查看详情 ↗politicalBiasBERT
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查看详情 ↗rubert-tiny2-russe-toxicity
BunnyNoBugsThis model is a fine-tuned version of cointegrated/rubert-tiny2 on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set: - Loss: 0.2087 - Precision Macro: 0.9395 - Recall Macro: 0.9394 - F1 Macro: 0.9394 - F1 Neutral: 0.9398 - F1 Toxic: 0.9390 The following hyperparameters were used during training: - learning_rate: 2e-05 - train_batch_size: 32 - eval_batch_size: 64 - seed: 42 - optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 - lr_scheduler_type: linear - num_epochs: 10
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查看详情 ↗clinical-assertion-negation-bert
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查看详情 ↗NusaBert-ner-v1.3
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查看详情 ↗Eikos-27B
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caiovicentino1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 ↗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。