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探索 AI 模型 85003
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查看详情 ↗This is an uncensored version of Qwen/Qwen3.8-27B created with abliteration (see remove-refusals-with-transformers to know more about it). This is a crude, proof-of-concept implementation to remove refusals from an LLM model without using TransformerLens. The newly added **Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-Underdog-Saluki** series come from ConwayResearch/Underdog-Saluki-27B-1.0 and ukisai/Swift-1.5-Qwen3.8-27B-GSQ-RCO-GGUF. Only layers **22 to 52 (0-based indexing)** have been ablated, while the other layers remain unablated. It may come with a small disclaimer warning. Due to ConwayResearch/Underdog-Saluki-27B-1.0 not providing an imatrix file, we will attempt to perform ablation by mixing the GGUF weights of Swift-1.5 and ConwayResearch/Underdog-Saluki-27B-1.0.
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查看详情 ↗DeepSeek-V4.1-Flash-1017 (552B MoE + 196B Engram) in 148 GB, built to run on two RTX 3090s and 128 GB of RAM with exact routing. Runs on **dsx**, a Rust + CUDA engine made for this model. For the best quality on the same machine, use dsx-ud (KL 0.269, one 305 GB download). All four run on dsx and were measured on the same eval (Lucebox 1017, 8 x 1,024 tokens against the FP8 model's top-256 log-probs). Unsloth's GGUFs were measured in llama.cpp with the same token ids and metric (tool). They also carry the Engram table, quantized to IQ4_NL (110.6 GB); dsx reads it unquantized from the official shards.
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查看详情 ↗DeepSeek-V4.1-Flash-1017 (552B MoE + 196B Engram) in one 252 GB download for two RTX 3090s and 128 GB of RAM, with the routed experts in **T16**, dsx's own trellis format: exllamav3's bitshift trellis with a codebook made for desktop CPUs, quantized from DeepSeek's original weights. Runs on **dsx**, a Rust + CUDA engine for this model. The default package contains an IQ4_NL Engram table. The optional `q6k-engram` branch uses Q6_K instead; the quality measurements below identify the package used for each result. The quality and speed figures below belong to this model release and its recorded runtime. They are not a new measurement of every later kernel revision. See NVIDIA measurement status for the runtime settings and open correctness checks, and model release history for other packages.
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查看详情 ↗LTX-2.5
lxxxy6LTX-2.5 — Video, Audio & World Simulation Full control and customization — self-host on your infrastructure. LTX-2.5 — Video, Audio & World Simulation Full control and customization — self-host on your infrastructure. Under $10M annual revenue Commercial and production use at no cost under the LTX-2.x Community License. Transfer of fine-tunes may require a paid license, in accordance with the LTX-2.x Community License. Read the Documentation
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查看详情 ↗This model is distilled from the zero-shot classification pipeline on the Multilingual Sentiment dataset using this script. In reality the multilingual-sentiment dataset is annotated of course, but we'll pretend and ignore the annotations for the sake of example. Teacher model: MoritzLaurer/mDeBERTa-v3-base-mnli-xnli Teacher hypothesis template: "The sentiment of this text is {}." Student model: distilbert-base-multilingual-cased
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查看详情 ↗URM-LLaMa-3.1-8B
LxzGordon- **Paper:** https://arxiv.org/pdf/2410.00847 - **Model:** URM-LLaMa-3.1-8B - Fine-tuned from Skywork-Reward-Llama-3.1-8B
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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。