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gpt-oss-safeguard-20b is a safety reasoning model from OpenAI built upon gpt-oss-20b. This open-weight, 21B-parameter Mixture-of-Experts (MoE) model offers lower latency for safety tasks like content classification, LLM filtering, and trust...
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ImageGPT (iGPT) model pre-trained on ImageNet ILSVRC 2012 (14 million images, 21,843 classes) at resolution 32x32. It was introduced in the paper Generative Pretraining from Pixels by Chen et al. and first released in this repository. See also the official blog post. Disclaimer: The team releasing ImageGPT did not write a model card for this model so this model card has been written by the Hugging Face team. The ImageGPT (iGPT) is a transformer decoder model (GPT-like) pretrained on a large collection of images in a self-supervised fashion, namely ImageNet-21k, at a resolution of 32x32 pixels.
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o1 完整版，会花费更多时间思考（形成思路链）才能得出答案，这让它更适合执行复杂的推理任务，尤其是科学和数学任务
o1 完整版，会花费更多时间思考（形成思路链）才能得出答案，这让它更适合执行复杂的推理任务，尤其是科学和数学任务
o1-mini 是一种快速、经济高效的推理模型，专为编码、数学和科学用例设计，具有 128K 上下文和 2023 年 10 月的知识截止点。
o1-mini 是一种经济高效的推理模型，专为编码、数学和科学用例设计，支持 128K 上下文和 2023 年 10 月的知识截止点。
o1-preview 是 OpenAI 针对需要广泛常识的复杂任务的新推理模型。该模型具有 128K 上下文和 2023 年 10 月的知识截止点。
o1-preview 是 OpenAI 针对复杂任务的新推理模型，支持 128K 上下文和 2023 年 10 月的知识截止点。
o3 is a well-rounded and powerful model across domains. It sets a new standard for math, science, coding, and visual reasoning tasks. It also excels at technical writing and instruction-following....
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o3 is a well-rounded and powerful model across domains. It sets a new standard for math, science, coding, and visual reasoning tasks. It also excels at technical writing and instruction-following....
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o3-mini 是 OpenAI 最新的小型推理模型，针对编码、数学和科学任务进行了优化。o3-mini 比 o1-mini 响应更快，并且可以通过更高的推理设置达到或超过 o1 的准确度
o3-mini 是 OpenAI 最新的小型推理模型，针对编码、数学和科学任务进行了优化。o3-mini 比 o1-mini 响应更快，并且可以通过更高的推理设置达到或超过 o1 的准确度
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OpenAI o3-mini is a cost-efficient language model optimized for STEM reasoning tasks, particularly excelling in science, mathematics, and coding. This model supports the `reasoning_effort` parameter, which can be set to...
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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。
