DISCOVER & COMPARE
探索 AI 模型 85003
为你发现值得关注的模型 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。
基础资料已收录 · 缺失资料后续补充
分类待补充
输入 待核验→ 输出 待核验
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。
基础资料已收录 · 缺失资料后续补充
分类待补充
输入 待核验→ 输出 待核验
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。
基础资料已收录 · 缺失资料后续补充
分类待补充
输入 待核验→ 输出 待核验
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。
基础资料已收录 · 缺失资料后续补充
输入 文本→ 输出 文本
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。
分类待补充
输入 待核验→ 输出 待核验
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。
输入 文本→ 输出 文本
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。
基础资料已收录 · 缺失资料后续补充
分类待补充
输入 待核验→ 输出 待核验
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。
基础资料已收录 · 缺失资料后续补充
分类待补充
输入 待核验→ 输出 待核验
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。
基础资料已收录 · 缺失资料后续补充
输入 文本→ 输出 图像
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。
基础资料已收录 · 缺失资料后续补充
输入 音频→ 输出 文本
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。
基础资料已收录 · 缺失资料后续补充
输入 文本→ 输出 文本
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。
基础资料已收录 · 缺失资料后续补充
输入 文本→ 输出 文本
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。
输入 文本→ 输出 文本
This model is a fine-tuned version of nvidia/mit-b5 on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set: - Loss: 0.2292 - Mean Iou: 0.6258 - Mean Accuracy: 0.7547 - Overall Accuracy: 0.8256 - Accuracy Background: nan - Accuracy Hat: 0.8561 - Accuracy Hair: 0.8974 - Accuracy Sunglasses: 0.7540 - Accuracy Upper-clothes: 0.8553 - Accuracy Skirt: 0.7026 - Accuracy Pants: 0.8913 - Accuracy Dress: 0.7525 - Accuracy Belt: 0.4251 - Accuracy Left-shoe: 0.6014 - Accuracy Right-shoe: 0.6374 - Accuracy Face: 0.9094 - Accuracy Left-leg: 0.8452 - Accuracy Right-leg: 0.8343 - Accuracy Left-arm: 0.8506 - Accuracy Right-arm: 0.8287 - Accuracy Bag: 0.8232 - Accuracy Scarf: 0.3662 - Iou Background: 0.0 - Iou Hat: 0.7625 - Iou Hair: 0.8171 - Iou Sunglasses: 0.6400 - Iou Upper-clothes: 0.7700 - Iou Skirt: 0.6211 - Iou Pants: 0.7788 - Iou Dress: 0.5512 - Iou Belt: 0.3564 - Iou Left-shoe: 0.5032 - Iou Right-shoe: 0.5381 - Iou Face: 0.8294 - Iou Left-leg: 0.7412 - Iou Right-leg: 0.7591 - Iou Left-arm: 0.7579 - Iou Right-arm: 0.7705 - Iou Bag: 0.7729 - Iou Scarf: 0.2956 The following hyperparameters were used during training: - learning_rate: 6e-05 - train_batch_size: 2 - eval_batch_size: 2 - seed: 42 - optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 - lr_scheduler_type: linear - num_epochs: 15
译文排队中 · 当前显示来源原文
输入 图像→ 输出 图像
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。
基础资料已收录 · 缺失资料后续补充
输入 文本→ 输出 文本
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。
基础资料已收录 · 缺失资料后续补充
分类待补充
输入 待核验→ 输出 待核验
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。
输入 文本 · 图像→ 输出 文本
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。
基础资料已收录 · 缺失资料后续补充
分类待补充
输入 待核验→ 输出 待核验
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。
基础资料已收录 · 缺失资料后续补充
分类待补充
输入 待核验→ 输出 待核验
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。
基础资料已收录 · 缺失资料后续补充
输入 文本→ 输出 文本
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。
基础资料已收录 · 缺失资料后续补充
输入 文本→ 输出 向量
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。
基础资料已收录 · 缺失资料后续补充
输入 文本→ 输出 文本
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。
输入 图像→ 输出 图像
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。
分类待补充
输入 待核验→ 输出 待核验
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。
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。
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。