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探索 AI 模型 84956
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查看详情 ↗- **Model Architecture:** DeepSeek-R1 - **Input:** Text - **Output:** Text - **Supported Hardware Microarchitecture:** AMD MI350/MI355 - **ROCm**: 7.0 - **PyTorch**: 2.8.0 - **Transformers**: 4.53.0 - **Operating System(s):** Linux - **Inference Engine:** SGLang - **Model Optimizer:** AMD-Quark (V0.10) - **Weight quantization:** OCP MXFP4, Static - **Activation quantization:** OCP MXFP4, Dynamic - **KV cache**: OCP FP8, Static - **Calibration Dataset:** Pile This model was built with deepseek-ai DeepSeek-R1 model by applying AMD-Quark for MXFP4 quantization. The model was quantized from deepseek-ai/DeepSeek-R1 using AMD-Quark. Both weights and activations were quantized to MXFP4 format.
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查看详情 ↗- **Model Architecture:** GLM-5.2 - **Input:** Text - **Output:** Text - **Supported Hardware Microarchitecture:** AMD MI350/MI355 - **ROCm:** 7.0.0 - **PyTorch:** 2.9.0 - **Transformers:** 5.8.1 - **Operating System(s):** Linux - **Inference Engine:** SGLang/vLLM - **Model Optimizer:** AMD-Quark (V0.11) - **Weight quantization:** MOE-only (shared experts quantized), OCP MXFP4, Static - **Activation quantization:** MOE-only, OCP MXFP4, Dynamic This model was built with GLM-5.2 model by applying AMD-Quark for MXFP4 quantization. The model was quantized from zai-org/GLM-5.2 using AMD-Quark. The weights and activations are quantized to MXFP4.
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查看详情 ↗- **Model Architecture:** GLM-5.3-Flash - **Input:** Text, Image, Video - **Output:** Text - **Supported Hardware Microarchitecture:** AMD MI350/MI355 - **ROCm:** 7.2.0 - **PyTorch:** 2.9.1+rocm7.2.0.git7e1940d4 - **Transformers:** 5.12.1 - **Operating System(s):** Linux - **Inference Engine:** SGLang - **Model Optimizer:** AMD-Quark (V0.12) - **Weight quantization:** MOE-only (shared experts quantized), OCP MXFP4, Static - **Activation quantization:** MOE-only, OCP MXFP4, Dynamic This model was built with GLM-5.3-Flash model by applying AMD-Quark for MXFP4 quantization. The model was quantized from zai-org/GLM-5.3-Flash using AMD-Quark. The weights and activations are quantized to MXFP4.
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查看详情 ↗GLM-5-MXFP4
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查看详情 ↗The model was quantized from openai/gpt-oss-120b using AMD-Quark. The weights are quantized MXFP4 and activations were quantized to FP8. The results of AIME25 and GPQA Diamond were obtained using gpt_oss.evals with `low` effort setting, and vLLM docker `rocm/vllm-private:rocm7.0_ubuntu_22.04_vllm_0.10.1_instinct_gptoss_wmxfp4_afp8_20251030`.
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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。