从语言到影像，从开源到 API。读懂模型能力、比较真实成本，
为你的下一个想法，找到合适的智能引擎。
**Unofficial and unaffiliated** MLX port of the BreezeBlue/Breeze-TTS-2 model, unquantized bf16 variant. > [!IMPORTANT] > Derived from Breeze TTS 2 by BreezeBlue and licensed for research and non-commercial use only. See License.
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This is Chatterbox Multilingual V3, converted to MLX format from ResembleAI/chatterbox using mlx-audio version **0.4.7**. **Note:** This model requires the S3Tokenizer weights from mlx-community/S3TokenizerV2, which will be downloaded automatically.
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This model was converted to MLX format from `ResembleAI/chatterbox-turbo` using mlx-audio version **0.2.8**. Refer to the original model card for more details on the model. Chatterbox supports expressive event tags that can be inserted directly into your text to add natural vocal expressions:
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Clef turns a state (text, JSON, images, or video) plus a schema of typed questions into a probability for every allowed option, in a single forward pass. **It is not a chat model** — `mlx_vlm.generate`, `mlx_lm.generate`, and LM Studio will load the backbone but produce meaningless text. Use the bundled `clef_mlx.py` loader, which runs the backbone and the joint schema head. Measured on an M5 Max with text input. macOS lets the GPU use only about 70–75% of RAM by default, so the minimum RAM is higher than the peak. The 9B variants are much faster; the 27B variants score higher (see the quality check below). Tested with mlx 0.32.3, mlx-lm 0.32.0 and mlx-vlm 0.7.4. `clef_mlx.py` uses mlx-vlm internals, so it warns if you load it with an untested mlx-vlm minor version.
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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。
