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探索 AI 模型 85001
LongCat-Video-dit-int8
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kykim* 70GB Korean text dataset and 42000 lower-cased subwords are used * Check the model performance and other language models for Korean in github
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查看详情 ↗Qwopus-GLM-18B-Merged-GGUF
KyleHessling1A **64-layer frankenmerge** of two of Jackrong's incredible Qwen3.5-9B finetunes, stacking all 32 layers from each to create an ~18B parameter model, then **healed with a 1000-step QLoRA fine-tune** to smooth the layer boundary. **This was a fun experiment!** A lot of people have been asking for something between Jackrong's 27B and 9B models — something that runs well on 12–16 GB GPUs. This frankenmerge is an attempt at filling that gap, and the results are surprisingly good. The raw frankenmerge had a known issue: **garbled code output**. Because two separately-trained models were stacked at layer 32, structured output (code blocks, HTML, bracket matching) would occasionally come out malformed or hallucinated.
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查看详情 ↗Qwopus3.6-27B-Fusion-GGUF
KyleHessling1> **Research preview.** This model attempts to combine the **reasoning** capability of > `Qwopus3.6-27B-v2` with the **code-execution** capability of `Qwopus3.6-27B-Coder` — in a single 27B > model, *without significant loss to either* skill. In practice it behaves like a production model > with both capabilities fused, but it has **not** yet been through a full rigorous evaluation. If you > find issues, please reach out on X — **@kylehessling1**. - **Format:** GGUF, `Q4_K_M` (~16.5 GB) — runs on a single 24–32 GB GPU via `llama.cpp`. - **Architecture:** `qwen35` hybrid (linear-attention + periodic full-attention), 27B params, 64 layers. - **Native context:** 262,144 tokens. Verified clean (needle + termination) to 60K. - **Modes:** thinking (reasoning) **on** by default; strong agentic/coding behavior. - **Vision:** 🖼️ **image input supported** via the companion projector `Qwopus3.6-27B-Fusion-mmproj-Q8_0.gguf` (~0.6 GB) — pair it with *any* quant below (see Vision). ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
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kyujinpy**Model Architecture** Ko-PlatYi-6B is an auto-regressive language model based on the Yi-34B transformer architecture. **Training Dataset** kyujinpy/KOR-OpenOrca-Platypus-v3. > Follow up as link.
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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。