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探索 AI 模型 84999
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jayashreedevi2020This model is a fine-tuned version of facebook/wav2vec2-xls-r-300m on the common_voice_11_0 dataset. It achieves the following results on the evaluation set: - Loss: 0.9825 - Wer: 0.6470 The following hyperparameters were used during training: - learning_rate: 0.0003 - train_batch_size: 16 - eval_batch_size: 8 - seed: 42 - gradient_accumulation_steps: 2 - total_train_batch_size: 32 - optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 - lr_scheduler_type: linear - lr_scheduler_warmup_steps: 500 - num_epochs: 30 - mixed_precision_training: Native AMP - Transformers 4.40.2 - Pytorch 2.2.1+cu121 - Datasets 2.19.1 - Tokenizers 0.19.1
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查看详情 ↗This is a full fine-tuned checkpoint of Qwen/Qwen3-ASR-1.7B for Japanese galgame, visual novel, and anime-style speech recognition. The model was fine-tuned on litagin/Galgame_Speech_ASR_16kHz, a large Japanese galgame speech ASR corpus. This repository includes both inference weights and training recovery files so that others can resume training or continue domain adaptation. The current checkpoint is intended as a domain-tuned Japanese ASR model. A small external benchmark is included below, comparing this model against the upstream Qwen3-ASR base models on both game/anime-style audio and compact general Japanese ASR sanity sets.
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查看详情 ↗DeepSeek-V4.1-Flash-1017-EXL3-2.8bpw
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查看详情 ↗Quantized GGUF versions of the HunyuanVideo-1.5-I2V-480p by Tencent. | Model | Download | |--------|--------------| | HunyuanVideo 1.5 I2V 480P `Distilled Model` | Download | | HunyuanVideo 1.5 I2V 480P Model | Download |
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查看详情 ↗Quantized GGUF versions of the HunyuanVideo-1.5-I2V-720p by Tencent. | Model | Download | |--------|--------------| | HunyuanVideo 1.5 I2V 720P `Distilled Model` | Download | | HunyuanVideo 1.5 I2V 720P Model | Download |
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查看详情 ↗Quantized GGUF versions of the HunyuanVideo-1.5-T2V-480p by Tencent. | Model | Download | |--------|--------------| | HunyuanVideo 1.5 T2V 480P `Distilled Model` | Download | | HunyuanVideo 1.5 T2V 480P Model | Download |
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查看详情 ↗Quantized GGUF versions of the Wan2.2 Distill Models by the LightX2V team. | Model | Release Date | Description | |--------|--------------|-------------| | **`high_noise_260412`** | 🗓️ Apr 12, 2026 | 🔹 **Latest high noise model** | | `high_noise_1030` | 🗓️ Oct 30, 2025 | Previous high noise model | | `high_noise` | 🗓️ Oct 17, 2025 | Previous high noise model | Check out the original LightX2V Model Card for detailed information about the model. - **ComfyUI-GGUF** by **city96** - **ComfyUI-WanVideoWrapper** by **kijai** *(make sure you're on the latest version)*
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查看详情 ↗Z-Image-GGUF
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查看详情 ↗Z-Image-Turbo-GGUF
jayn7Quantized GGUF versions of the Z-Image Turbo by Tongyi-Mai. | Model | Download | |--------|--------------| | Z-Image Turbo GGUF | Download | | Qwen3-4B (Text Encoder) | unsloth/Qwen3-4B-GGUF Check out the original model card Z-Image Turbo for detailed information about the model. - **ComfyUI-GGUF** by **city96** - **Diffusers**
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查看详情 ↗MiniCPM5-2B-SFT-Draftfit-DFlash2
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查看详情 ↗MiniCPM5-2B-SFT-Draftfit-DSpark
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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。