KasbahTTS-V0
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探索 AI 模型 85003
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查看详情 ↗This model is a fine-tuned version of menhior/wav2vec2-large-xls-r-300m-turkish-colab-full on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set: - Loss: 0.5709 - Wer: 0.2893 The following hyperparameters were used during training: - learning_rate: 8e-05 - train_batch_size: 16 - eval_batch_size: 8 - seed: 42 - gradient_accumulation_steps: 2 - total_train_batch_size: 32 - optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 - lr_scheduler_type: linear - lr_scheduler_warmup_steps: 500 - num_epochs: 40
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查看详情 ↗Spark-X2.5-1.7B
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查看详情 ↗Jan-nano-128k
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查看详情 ↗Jan-nano-gguf
MenloJan Nano is a fine-tuned language model built on top of the Qwen3 architecture. Developed as part of the Jan ecosystem, it balances compact size and extended context length, making it ideal for efficient, high-quality text generation in local or embedded environments.
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查看详情 ↗Lucy-128k-gguf
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查看详情 ↗Qwen3.8-Flash-Next-REAP-384-mlx-mtp
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查看详情 ↗mental-bert-base-uncased
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查看详情 ↗Dolphin3-Cyber-8B-GGUF
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查看详情 ↗Qwen3.5-9B-GGUF
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查看详情 ↗mera-mix-4x7B
meraGPTThis is a mixture of experts (MoE) model that is half as large (4 experts instead of 8) as the Mixtral-8x7B while been comparable to it across different benchmarks. You can use it as a drop in replacement for your Mixtral-8x7B and get much faster inference. mera-mix-4x7B achieves the score of 75.91 on the OpenLLM Eval and compares well with 72.7 by Mixtral-8x7B and 74.46 by Mixtral-8x22B. In addition, to the official Open LLM Leaderboard, the results on OpenLLM Eval have been validated by others as well (76.59).
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查看详情 ↗MERaLiON-2-10B-ASR
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查看详情 ↗MERaLiON-2-3B-GGUF
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查看详情 ↗MERaLiON-3-10B
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查看详情 ↗MERaLiON-3-3B-ASR
MERaLiON**MERaLiON-3-ASR** is the speech-recognition line in the MERaLiON-3 generation of Speech-Text Large Language Models, developed by I2R, A\*STAR, Singapore. It is purpose-built for Singapore- and Southeast-Asia-centric ASR, with broad coverage across regional languages, dialects, and natural conversational code-switching. - **Languages:** English (Global and Singapore), Mandarin, Malay, Tamil, Indonesian, Thai, Vietnamese - **Chinese dialects:** Cantonese, Hokkien - **Code-switching:** natural conversational English ↔ {Mandarin, Malay, Tamil, Vietnamese, Cantonese, Hokkien} mixtures, including Singlish **MERaLiON-3-ASR-API** is the hosted production endpoint, tuned for real-time and enterprise transcription workloads.
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查看详情 ↗MERaLiON-OmniVoice-Hokkien-TTS
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查看详情 ↗MERaLiON-SER-v1
MERaLiONYou can experience **speech emotion recognition** by selecting Gender/Speech recognition tab via our interactive Hugging Face Space: Upload an audio clip or record your voice to visualize categorical emotions and dimensional affect trajectories in real time. **MERaLiON-SER-v1** is a multilingual **speech emotion recognition (SER)** model jointly predicting 1. **Categorical emotions** – 7 discrete classes *(Neutral, Happy, Sad, Angry, Surprised, Fearful, Disgusted)*, and 2. **Dimensional affect values** – continuous *(Valence, Arousal, Dominance)*. Valence (0 negative, 1 positive), Arousal (0 calm, 1 active), Dominance (0 weak, 1 strong)
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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。