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探索 AI 模型 84999
tinycomma-1.8b-llama3-tokenizer
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查看详情 ↗marlin-2b-gguf
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查看详情 ↗voice-gender-classifier
JaesungHuh- This repo contains the inference code to use pretrained human voice gender classifier. - You could also try 🤗Huggingface online demo. First, clone the original github repository For those who need pretrained weights, please download it in here
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查看详情 ↗Qwen3-ASR-GGUF
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查看详情 ↗beru_custom
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查看详情 ↗fable-coder-35B-A3B
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查看详情 ↗gemma-4-12b-constraintkit-GGUF
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查看详情 ↗LFM-2.5-8B-1B-hermes-ft
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查看详情 ↗A speed-oriented quantization of Qwen3.8-27B for a single RTX 3090 / 3090 Ti (24 GB), designed to fit a populated 200K-token context with an 8-bit key cache and the model's own MTP speculative head, and to decode faster per speculative round than both Unsloth's Q3_K_XL and Q4_K_M on that card. **On the name.** ATX-IQ4_XS-M reads as: base format IQ4_XS on the bulk tensors, upgrade pattern M. In llama.cpp's vocabulary the XS in IQ4_XS is part of the format's name (the 4.25 bits-per-weight super-block layout of the IQ4 codebook), not a mix size, while the S/M/L suffix on the K-quants describes how many tensors are lifted above the base format. This file lifts the same tensors Q4_K_M does (Q5_0, Q6_K and Q8_0 on attention K/V, attention output, GDN output and FFN down), so it is an M-pattern mix on an IQ4_XS base: 4.56 bits per weight, between Q4_K_S (4.58) and Q4_K_M (4.82) in size. It was developed under the working name ATX-4-XS, which the GGUF filename, the tensor map and the run logs keep. The same recipe applied to Jackrong's Qwopus3.8-27B-Flash fine-tune, with a model-specific importance matrix and a paired speed comparison against its Q4_K_S, is at jakeatx/Qwopus3.8-27B-Flash-ATX-IQ4_XS-M-GGUF.
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查看详情 ↗Qwen3.8-Perian-GGUF
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查看详情 ↗wav2vec-vm-finetune
jakeBlandThis model is a fine-tuned version of facebook/wav2vec2-xls-r-300m for **voicemail detection**. It is trained on a dataset of call recordings to distinguish between **voicemail greetings** and **live human responses**. This model builds on **wav2vec2-xls-r-300m**, a self-supervised speech model trained on large-scale multilingual data. We fine-tuned it on the first two seconds of a call. - Automated voicemail detection in AI-powered call assistants. - Filtering voicemail responses in customer service and sales call automation.
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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。