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探索 AI 模型 84991
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查看详情 ↗parakeetkit-pro
argmaxincThese models are only compatible with Argmax Pro SDK. You can sign up for Argmax Pro SDK here.
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argmaxincTry it on Argmax Playground (TestFlight) Read the Interspeech 2025 paper for architecture and benchmarks. License: SpeakerKit the Swift framework has MIT license. The models SpeakerKit is built on have CC BY 4 license.
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查看详情 ↗speakerkit-pro
argmaxincRead the Research Paper to learn more about the architecture and performance benchmarks
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查看详情 ↗whisperkit-coreml
argmaxincWhisperKit is part of Argmax OSS, an On-device Speech AI SDK for Apple Silicon: https://github.com/argmaxinc/argmax-oss-swift For real-time transcription with speakers and custom vocabulary, check out Argmax Pro SDK: https://www.argmaxinc.com/blog/argmax-sdk-2
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查看详情 ↗LUMINA
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查看详情 ↗modernbert-ja-310m-jev
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查看详情 ↗Aria-UI-base
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查看详情 ↗**Stage-2b endpoint, bias-0 arm** -- long-context forward-KL logit distillation against Qwen3-4B at sequence length 32,768, 294M tokens (141 steps of 2,097,152; micro-batch 1 x 4 ranks x 16 accumulation), from the stage-2a endpoint of this arm. LR halved from stage 2a: mixers 1e-4, inherited weights 1e-5, cosine to 0.1x with 3% warmup; all weights train. 4x B200. Final val KL at 32k **0.2021**, top1-agreement **0.8056**, wikitext-2 PPL (4096 context) **11.93**, from a starting point of 1.1727 / 0.7167 / 12.49. At this same stage the Qwen GDN arm reaches KL 0.2177 / top1 0.7985 and the Qwen Mamba2 arm 0.2336 / 0.7875; see the table below for the bias-1 arm. This is the input to stage-3 on-policy distillation, which has not been run. No downstream evaluation yet. This is a **custom container** (`model_type: qwen3_mamba3`), not a stock architecture, so `trust_remote_code=True` is required. The modeling code is bundled in this repo (`modeling_qwen3_mamba3.py`) and needs no other checkout:
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查看详情 ↗my-safetensors-backup
AriaVale2> Centralized storage repository for high-performance `.safetensors` model weights, diffusion checkpoints, and assets used across active Hugging Face Spaces. This repository serves as the primary weight host and backend storage vault for generative AI workflows. Storing weights in a single dedicated repository ensures fast loading times, seamless updates, and persistent access for dependent web applications and pipeline runners.
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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。