从语言到影像，从开源到 API。读懂模型能力、比较真实成本，
为你的下一个想法，找到合适的智能引擎。
_👾 LM Studio Community models highlights program. Highlighting new & noteworthy models by the community. Join the conversation on Discord_. **Model creator**: LiquidAI **Original model**: LFM2-24B-A2B **MLX quantization**: provided by LM Studio team using mlx_lm 🙏 Special thanks to the Apple Machine Learning Research team for creating MLX.
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*👾 LM Studio Community models highlights program. Highlighting new & noteworthy models by the community. Join the conversation on Discord*. **Model creator**: LiquidAI **Original model**: LFM2.5-1.2B-Instruct **GGUF quantization**: provided by LM Studio team using `llama.cpp` release b7662 🙏 Special thanks to Georgi Gerganov and the whole team working on llama.cpp for making all of this possible.
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_👾 LM Studio Community models highlights program. Highlighting new & noteworthy models by the community. Join the conversation on Discord_. **Model creator**: LiquidAI **Original model**: LFM2.5-1.2B-Instruct **MLX quantization**: provided by LM Studio team using mlx_lm 4-bit quantized version of LFM2.5-1.2B-Instruct using MLX, optimized for Apple Silicon.
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_👾 LM Studio Community models highlights program. Highlighting new & noteworthy models by the community. Join the conversation on Discord_. **Model creator**: LiquidAI **Original model**: LFM2.5-2.6B **Source revision**: `dca1825886789bd40b94368f53b1d9ada4c94598` **MLX quantization**: provided by LM Studio team using mlx_lm 8-bit affine quantized version of LFM2.5-2.6B using a group size of 64, optimized for Apple Silicon.
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*👾 LM Studio Community models highlights program. Highlighting new & noteworthy models by the community. Join the conversation on Discord*. **Model creator:** meta-llama **Original model**: Llama-3.2-1B-Instruct **GGUF quantization:** provided by bartowski based on `llama.cpp` release b3821 Llama 3.2 is optimized for multilingual dialogue use cases, including agentic retrieval and summarization tasks.
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*👾 LM Studio Community models highlights program. Highlighting new & noteworthy models by the community. Join the conversation on Discord*. **Model creator:** meta-llama **Original model**: Llama-3.2-3B-Instruct **GGUF quantization:** provided by bartowski based on `llama.cpp` release b3821 Llama 3.2 is optimized for multilingual dialogue use cases, including agentic retrieval and summarization tasks.
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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。
调整月度 Token 用量，直观比较不同模型的预估 API 开支。
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。
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。
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。
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。
