Llama-3-1.7B
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查看详情 ↗DISCOVER & COMPARE
探索 AI 模型 84991
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查看详情 ↗Qwen3.8-27B-AWQ-W4A16-ASYM
Ar4ikov4-битный AWQ-квант Qwen/Qwen3.8-27B, сделанный llm-compressor в формате `compressed-tensors` (`pack-quantized`). Грузится в vLLM нативно. Квантование выполнено **с BF16-весов базовой модели**, а не с официального FP8-чекпоинта — чтобы не накладывать INT4 поверх уже потерянной точности. Qwen3.8-27B — гибрид: 64 слоя по схеме `16 × (3 × Gated DeltaNet → 1 × Gated Attention)`, плюс vision-башня и MTP-голова.
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查看详情 ↗4-битный AWQ-квант orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored, сделанный llm-compressor в формате `compressed-tensors` (`pack-quantized`). Грузится в vLLM нативно. Квантование выполнено **с BF16-весов**, а не поверх FP8-чекпоинта — чтобы не накладывать INT4 на уже потерянную точность. Qwen3.8-27B — гибрид: 64 слоя по схеме `16 × (3 × Gated DeltaNet → 1 × Gated Attention)`, плюс vision-башня и MTP-голова.
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查看详情 ↗multilang-pii-ner
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查看详情 ↗chyon_unsloth_remerged_full_gemma_4
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查看详情 ↗gifted_maths_unsloth_remerged_full_gemma_4
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查看详情 ↗qwen3-asr-1.7b-ar-run3
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查看详情 ↗Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M-GGUF
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查看详情 ↗BanglaTag
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查看详情 ↗roberta-tiny
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查看详情 ↗whisper-large-hy-2
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查看详情 ↗central-kurdish-tts
araneminiThis repository contains three **Central Kurdish (Sorani Kurdish) Text-to-Speech (TTS)** models based on the **F5-TTS** architecture. The models were developed to provide high-quality speech synthesis for a low-resource language and support applications such as speech generation, voice cloning, speech translation, and data augmentation. The models were developed within the **TTS4All initiative at the JSALT 2025 workshop**, whose objective is to facilitate the rapid development of speech synthesis systems for low-resource languages using publicly available resources. The repository includes three single-speaker F5-TTS models trained on different datasets and speaking styles.
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查看详情 ↗calm3-22b-RP-v2-GGUF
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查看详情 ↗calm3-22b-RP-v3-GGUF
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查看详情 ↗Drama-3-Japanese
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查看详情 ↗gemma-3-4b-it-RP-v0.1-GGUF
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查看详情 ↗This model is the **text-only component** extracted from the Vision-Language Model mistralai/Ministral-3-8B-Base-2512. This is a weight extraction of the original VLM. For detailed benchmarks, licensing details, and architectural information, please refer to the original model card: **mistralai/Ministral-3-8B-Base-2512**
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查看详情 ↗MioCodec-25Hz-24kHz
Aratako**MioCodec-25Hz-24kHz** is a lightweight and fast neural audio codec designed for efficient spoken language modeling. Based on the Kanade-Tokenizer implementation, this model features an integrated wave decoder (iSTFTHead) that directly synthesizes waveforms without requiring an external vocoder. For higher audio fidelity at 44.1 kHz, see MioCodec-25Hz-44.1kHz. 1. **Content Tokens:** Discrete representations that primarily capture linguistic information and phonetic content ("what" is being said) at a low frame rate (25 Hz). 2. **Global Embeddings:** A continuous vector representing broad acoustic characteristics ("how")—including speaker identity, recording environment, and microphone traits.
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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。