Muse Spark 1.3
MetaMuse Spark 1.3 是 Meta 推出的一款多模态推理模型，适用于长时间运行的智能体驱动、多智能体以及编码工作流。它旨在跨多个扩展任务持续追踪信息，并逐步完成……
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探索 AI 模型 85003
Muse Spark 1.3 Contributor is the cost-efficient contributor tier of Meta’s multimodal reasoning model for experimentation, learning, and early-stage agentic, multi-agent, and coding workflows. It is designed to track information...
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methil-groupThe ONNX file is `RitualCNN.onnx`. It accepts a grayscale image as a `float32` tensor named `input`, with shape `[batch, 1, 128, 128]`. Before inference, convert the image to grayscale, resize it to 128 by 128 pixels, set pixels above 127 to 1 and all other pixels to 0. The model returns seven raw scores named `output`. The highest score is the predicted class. These are model inputs from the held-out validation set after preprocessing. When a class has no correct validation predictions, its row shows the highest-scoring example. The top softmax score is not a calibrated probability.
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查看详情 ↗KyrgyzBert
metinovadiletKyrgyzBert is a **small-scale BERT-based language model** pre-trained on a large **Kyrgyz text corpus**. It is designed for **masked language modeling (MLM), text classification, and Kyrgyz NLP applications**. Developed by **Metinov Adilet**, this model aims to enhance Kyrgyz NLP research and practical applications. This model was trained on non-disclosable dataset containing over 1.5 million sentences. The dataset was tokenized using a **metinovadilet/bert-kyrgyz-tokenizer**. This model was developed by **Metinov Adilet**. If you use this model, please consider citing our work.
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查看详情 ↗KyrgyzBert2
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查看详情 ↗music-generation
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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。