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探索 AI 模型 85001
PAW-125B-FLASH-NEXT-X3.1
lackonendes_If this model is useful to you, support the work by following @nawariokra on X, or buy me a coffee on Ko-fi._ **`Qwen/Qwen3.8-Flash-Next` (125B MoE, 6B active) on one or two 24 GB GPUs plus CPU, with the full 262,144-token context.** Two GGUF shards: **47.5 GiB of weights** and a 48.3 GiB n-gram table (95.8 GiB in all). It runs on our own engine TRUSS. **Images:** `flashnext-mmproj-f16.gguf` is the Qwen3.8-Flash-Next vision encoder (Qwen3-VL style). With it the server takes `image_url` parts next to text: a 448x448 picture is 196 tokens, the long side is capped at 1,344 (1,764 tokens). Give the ViT its own card and start the server with `--mmproj`; see SERVING.md.
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lackonendes_If this model is useful to you, support the work by following @nawariokra on X, or buy me a coffee on Ko-fi._ Run `Qwen/Qwen3.8-27B` with good quality on a single RTX 3090 (24 GB VRAM) at full 262,144-token context — 129 tok/s generation, up to 1268 tok/s prompt processing. This is an update to our earlier PAW-27B-X3 release, with lower quality loss at the same file sizes. Two example scenes, generated in one shot from a text prompt (three.js/WebGL code, output by this model, rendered in a browser):
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查看详情 ↗BioClinicalMPBERT
LaihaoranThe Publicly Available Clinical BERT Embeddings paper contains four unique BioclinicalBERT models: initialized with BERT-Base (biobert_v1.0_pubmed_pmc) or BioBERT (BioBERT-Base v1.0 + PubMed 200K + PMC 270K) & trained on either all MIMIC notes or only discharge summaries. This model card describes the Bio+Clinical BERT model, which was initialized from BioBERT & trained on all MIMIC notes and Padchest (translate to English by google translation). Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.
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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。