JugnuLM-110M-R4b
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探索 AI 模型 84952
personaplex-7b-q8-GGUF
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alvanliiThis model is a fine-tuned version of facebook/w2v-bert-2.0. This has a CER of 10.27 on Common Voice 16 (yue) test set (without punctuations). For training, three datasets were used: - Common Voice 16 `zh-HK` and `yue` Train Set - CantoMap: Winterstein, Grégoire, Tang, Carmen and Lai, Regine (2020) "CantoMap: a Hong Kong Cantonese MapTask Corpus", in Proceedings of The 12th Language Resources and Evaluation Conference, Marseille: European Language Resources Association, p. 2899-2906. - Cantonse-ASR: Yu, Tiezheng, Frieske, Rita, Xu, Peng, Cahyawijaya, Samuel, Yiu, Cheuk Tung, Lovenia, Holy, Dai, Wenliang, Barezi, Elham, Chen, Qifeng, Ma, Xiaojuan, Shi, Bertram, Fung, Pascale (2022) "Automatic Speech Recognition Datasets in Cantonese: A Survey and New Dataset", 2022. Link: https://arxiv.org/pdf/2201.02419.pdf
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alvaroalon2This was fine-tuned in order to use it in a BioNER/BioNEN system which is available at: https://github.com/librairy/bio-ner
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查看详情 ↗Official Dynamic GGUF quantization suite of `alztrk/Ornith-1.5-35B-A3B-Abliterated` (derived from `ornith-ai/Ornith-1.5-35B-A3B`). **Ornith-1.5-35B-A3B-Abliterated** is created through directional ablation surgery across all 40 hybrid layers, orthogonally projecting refusal directions out from attention and MLP down-projection matrices. This dedicated repository provides optimized Dynamic GGUF quantizations for local inference in Ollama, LM Studio, and Llama.cpp.
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查看详情 ↗JabuticaBERT-Large
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查看详情 ↗JabuticaBERT-XSmall
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查看详情 ↗modernJabuticaBERT-Base-1k
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查看详情 ↗modernJabuticaBERT-Base-8k
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查看详情 ↗modernJabuticaBERT-Large-1k
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查看详情 ↗Krea2-realism
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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。