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探索 AI 模型 85001
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查看详情 ↗Wan2.2-TI2V-5B-Turbo-GGUF
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查看详情 ↗AnimateLCM-SVD-Comfy
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查看详情 ↗CogVideoX-Fun-pruned
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查看详情 ↗flux-fp8
Kijai`flux1-dev-fp8.safetensors` is `float8_e4m3fn`, original upload name kept for backwards compatibility. https://huggingface.co/Shakker-Labs/FLUX.1-dev-ControlNet-Union-Pro flux1-dev-fp8.safetensors, flux_shakker_labs_union_pro-fp8_e4m3fn and it's variants falls under the [`FLUX.1 [dev]` Non-Commercial License](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev/blob/main/LICENSE.md). flux1-schnell-fp8.safetensors falls under the Apache-2.0 License.
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查看详情 ↗HunyuanVideo_comfy
KijaiTo be used with ComfyUI native HunyuanVideo implementation, or my wrapper: https://github.com/kijai/ComfyUI-HunyuanVideoWrapper GGUF's created using city96's scripts, and only works with their nodes: https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF
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查看详情 ↗LTX2.3_comfy
KijaiThe fp8 quantizations were done with the basic static weight scales and are set to not run with fp8 matmuls, the models marked `input_scaled` additionally have activation scaling, and are set to run with fp8 matmuls on supported hardware (roughly 40xx and later Nvidia GPUs). As this is first time I'm attempting to do calibrate input scales, these are pretty experimental, but result wise seems to work, this is a test on a 4090, 8 steps with distill: **update:** input_scaled_v3 follows the same pattern as the official one where blocks 0-1 and 46-47 (first two and last two) are kept in bf16, as well as better calibrated input scales, this does fix some of the issues in v2, especially when using input audio.
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查看详情 ↗LTXV2_comfy
KijaiStarting from this commit https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/commit/f266b8d352607799afb4adf339cdfa854025185e Embedding connector has been moved from text encoder to diffusion model, so to continue using single files you now have to update KJNodes and use my loaders: LTX2 Tiny VAE has been trained by madebyollin, and now has preliminary support in ComfyUI nightly version.
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查看详情 ↗WanVideo_comfy
Kijai可用于：https://github.com/kijai/ComfyUI-WanVideoWrapper 和 ComfyUI 原生 WanVideo 节点。我也开始在这里制作 fp8_scaled 版本：https://huggingface.co/Kijai/WanVideo_comfy_fp8_scaled SkyReels：https://huggingface.co/collections/Skywork/skyreels-v2-6801b1b93df627d441d0d0d9
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查看详情 ↗Better fp8 scaled models (when measured against fp16) based on quantization code from https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanVideo/blob/main/hyvideo/modules/fp8_optimization.py Can be used with: https://github.com/kijai/ComfyUI-WanVideoWrapper (latest version) and ComfyUI native WanVideo nodes. The e5m2 marked as v2 is the one uploaded here and these are all scaled even if I forgot to label properly.
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查看详情 ↗WanVideo_comfy_GGUF
KijaiVarious GGUF quants of WanVideo models and modules, mainly for ComfyUI usage. --- GGUF VACE modules can be used in the WanVideoWrapper as extra_models, or in native workflows using `GGUFLoaderKJ` node from KJNodes.
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查看详情 ↗llama_with_eeve_the_third
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查看详情 ↗DeepHat-V1-7B-GGUF
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查看详情 ↗LFM2.5-2.6B-GGUF
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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
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
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。