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探索 AI 模型 84999
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查看详情 ↗OrcaRouter's Qwen3.8 Flash research checkpoint, converted to a compact expert format for AMD Strix Halo and the native CIRU v5 runtime. **The original Orca version remains available through its existing download parts and assembly helper.** The v5.0 GGUF is an additional, versioned choice. Both versions use Orca's matching Q8 multi-token prediction (MTP) draft, the required paged token-embedding files, and the matching Orca vision projector. > [!IMPORTANT] > The compact expert format needs the matching CIRU runtime. Stock llama.cpp > and Hugging Face hosted inference do not load it. Keep the required `ple/` > token-embedding files on fast local storage. Runtime **v5.5.0** retains the v5 model and runtime features, adding the corrected concurrent MTP/attention paths and post-image memory-pressure fix. The existing v5.0 weights are unchanged. The default remains **one slot, 262,144 context tokens, MTP4**, with a 16,384-token batch and an **8,192-token microbatch**.
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查看详情 ↗Qwen3.8-27B-UD-Q2_K_XL-MLX-kq-direct
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查看详情 ↗Qwen3.8-27B-Unsloth-Dynamic-v3-mlx
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查看详情 ↗stable-diffusion-v1-5
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查看详情 ↗JCTN_LORAxl
JCTNMultiplier of 0.9 - 1.1 works well on SDXL base. Simple prompts tend to work well. No trigger word needed. Special thanks to Huggingface for the GPU grant.
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查看详情 ↗Qwen3.6-35B-A3B-DFlash-GGUF
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查看详情 ↗miaomiao-harem
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查看详情 ↗llama3-small
jdchangThis is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated. Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations. Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).
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查看详情 ↗JoyVASA
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查看详情 ↗Qwen3.8-27B-24GB-262k-GGUF
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查看详情 ↗Qwen3.8-Flash-Next-REAP-288-44GB-262k-GGUF
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查看详情 ↗JoyAI-Image-Edit-Diffusers
jdopensourceJoyAI-Image-Edit Awakening Spatial Intelligence in Unified Multimodal Understanding and Generation JoyAI-Image-Edit is a multimodal foundation model specialized in instruction-guided image editing. It enables precise and controllable edits by leveraging strong spatial understanding, including scene parsing, relational grounding, and instruction decomposition, allowing complex modifications to be applied accurately to specified regions. Note: JoyImageEditPipeline will be included in the next official diffusers release (>0.38.0). Until then, install from source as shown above.
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查看详情 ↗JoyAI-LLM-Flash
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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。