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探索 AI 模型 84960
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查看详情 ↗SAM3DBody-cpp-onnx-models
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amoghsgopadiFine-tuned facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 on Kannada using the OpenSLR SLR79 dataset. When using this model, make sure that your speech input is sampled at 16kHz. The model can be used directly (without a language model) as follows, assuming you have a dataset with Kannada `sentence` and `path` fields: The colab notebook used for training can be found here.
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查看详情 ↗FinABSA
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查看详情 ↗KorFinASC-XLM-RoBERTa
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查看详情 ↗real-nepali-v0.2-kala
ampixa基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
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查看详情 ↗sanoTTS
ampixa***sano*** (सानो) — Nepali for **"small."** A family of tiny neural text-to-speech voices — **294k to 2.27M parameters** — that run with **no cloud and no NPU**: real-time on a ~$3 ESP32-S3 (out a GPIO into an LM386 and a speaker), or live in the browser via WASM. **Live demo:** tts.ampixa.com/sanoTTS — every voice synthesizes your text live in the browser, no server, no upload. Python needs `sanotts` >= 0.3.0, the browser `sanotts-web` >= 0.3.0. Both fall back to the GitHub releases or the Pages host if Hugging Face cannot be reached, so an outage here cannot break an install. Python packages land in `~/.cache/sanotts/`; set `SANOTTS_VOICE_SOURCE=hf` or `=github` to pin one host. In the browser, passing `voiceBase` yourself turns the fallback off, so a self-hosted deployment never quietly reaches back to our servers.
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查看详情 ↗PoC-demo
Amritemperor123基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
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查看详情 ↗Fine-tuned facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 in Tamil using the Common Voice When using this model, make sure that your speech input is sampled at 16kHz.
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查看详情 ↗watermark_detector
amrul-hzzThis model is a fine-tuned version of google/vit-base-patch16-224-in21k on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set: - Loss: 0.6014 - Accuracy: 0.6574 The following hyperparameters were used during training: - learning_rate: 5e-05 - train_batch_size: 16 - eval_batch_size: 16 - seed: 42 - optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 - lr_scheduler_type: linear - num_epochs: 3
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查看详情 ↗llama-cpp-python-wheels
amukhinfly基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
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查看详情 ↗rorshark-vit-base
amunchetThis model is a fine-tuned version of google/vit-base-patch16-224-in21k on the imagefolder dataset. It achieves the following results on the evaluation set: - Loss: 0.0393 - Accuracy: 0.9923 The following hyperparameters were used during training: - learning_rate: 2e-05 - train_batch_size: 8 - eval_batch_size: 8 - seed: 1337 - optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 - lr_scheduler_type: linear - num_epochs: 5.0 - Transformers 4.36.0.dev0 - Pytorch 2.1.1+cu118 - Datasets 2.15.0 - Tokenizers 0.15.0
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查看详情 ↗Hemmingway-1-Unlocked-GGUF
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查看详情 ↗Qwen3.8-27B-TURBO-NInfer
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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。