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找到适合你的 AI 模型。

从语言到影像,从开源到 API。读懂模型能力、比较真实成本,
为你的下一个想法,找到合适的智能引擎。

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探索 AI 模型 1

为你发现值得关注的模型

Run a 177B parameter model on a consumer PC by **streaming it from an NVMe SSD**. This GGUF is made for SSD offloading: about 100 GiB of the 119 GiB file stays on the SSD and is read as needed, so the model runs on a 16 GB GPU with 32 GB of RAM. It runs with inferredThoughts, an open-source engine for SSD streaming of mixture-of-experts models. RTX 5060 Ti 16 GB, 32 GB DDR5 RAM, Gen5 NVMe SSD, native Windows 11, `inferred serve ` version 1.1, default settings. Requirements: - An RTX 50-series or RTX PRO Blackwell GPU (16 GB VRAM), NVIDIA driver R570+, CUDA 12.8+ - 32 GB of RAM and a fast local NVMe SSD (Gen4 or Gen5) with 128 GB free - Windows 11 or WSL2 (Ubuntu 24.04)

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价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
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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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