Nova 2.0 Lite (Medium)
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查看详情 ↗DISCOVER & COMPARE
探索 AI 模型 84956
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查看详情 ↗Nova 2.0 Omni (Low)
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查看详情 ↗Nova 2 Lite
amazonNova 2 Lite is a fast, cost-effective reasoning model for everyday workloads that can process text, images, and videos to generate text. Nova 2 Lite demonstrates standout capabilities in processing...
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查看详情 ↗Nova Lite
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查看详情 ↗Nova Lite 1.0
amazonAmazon Nova Lite 1.0 is a very low-cost multimodal model from Amazon that focused on fast processing of image, video, and text inputs to generate text output. Amazon Nova Lite...
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查看详情 ↗Nova Micro
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查看详情 ↗Nova Micro 1.0
amazonAmazon Nova Micro 1.0 is a text-only model that delivers the lowest latency responses in the Amazon Nova family of models at a very low cost. With a context length...
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查看详情 ↗Nova Premier
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查看详情 ↗Nova Premier 1.0
amazonAmazon Nova Premier is the most capable of Amazon’s multimodal models for complex reasoning tasks and for use as the best teacher for distilling custom models.
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查看详情 ↗Nova Pro
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查看详情 ↗Nova Pro 1.0
amazonAmazon Nova Pro 1.0 is a capable multimodal model from Amazon focused on providing a combination of accuracy, speed, and cost for a wide range of tasks. As of December...
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查看详情 ↗Titan-text-embeddings-v2
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查看详情 ↗**Purpose:** This module takes a search query [1] and a passage [2] and calculates if the passage matches the query. It can be used as an improvement for Elasticsearch Results and boosts the relevancy by up to 100%. **Architecture:** On top of BERT there is a Densly Connected NN which takes the 768 Dimensional [CLS] Token as input and provides the output (Arxiv). **Output:** Just a single value between between -10 and 10. Better matching query,passage pairs tend to have a higher a score.
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查看详情 ↗Qwen-HTML
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查看详情 ↗vl-2025
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查看详情 ↗AMD-Llama-135m is a language model trained on AMD Instinct MI250 accelerators. Based on LLama2 model architecture, this model can be smoothly loaded as LlamaForCausalLM with huggingface transformers. Furthermore, we use the same tokenizer as LLama2, enabling it to be a draft model of speculative decoding for LLama2 and CodeLlama. AMD-Llama-135m and AMD-Llama-135m-code can be loaded and used via huggingface transformers, here is a simple example. We use SlimPajama and project gutenberg dataset to pretrain our 135m model, around 670B training tokens in total. SlimPajama is a deduplicated version of RedPajama and sources from Commoncrawl, C4, GitHub, Books, ArXiv, Wikpedia and StackExchange. We droped the Books data from SlimPajama due to license issues and used project gutenberg dataset instead.
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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。