HMAR
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探索 AI 模型 1050
Hymba-1.5B-Base
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查看详情 ↗interp-dit-crps-era5
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查看详情 ↗NVIDIA-Ising-Calibration-1.5-31B-BF16 is a dense multimodal vision-language model built on Gemma 4 31B. It analyzes quantum computing calibration experiment plots and generates structured technical text across six analysis categories: technical description, experimental conclusion, experimental significance, fit quality assessment, parameter extraction, and experiment success classification. NVIDIA-Ising-Calibration-1.5-31B-BF16 was developed by NVIDIA for quantum calibration plot understanding. _This model is ready for commercial use._ Quantum computing researchers, calibration engineers, and developers can use this model to analyze experiment plot images and generate technical descriptions, experimental conclusions, significance assessments, fit quality evaluations, parameter extractions, and experiment success classifications. The model assists automated or assisted calibration workflows, and outputs should be validated by domain experts before acting on experimental conclusions. **NGC:** 07/23/2026 via https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nim/teams/nvidia/models/nvidia-ising-calibration-1-5-31b
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查看详情 ↗Kimi-K2.5-NVFP4
NVIDIAThe NVIDIA Kimi-K2.5-NVFP4 model is the quantized version of the Moonshot AI's Kimi-K2.5 model, which is an auto-regressive language model that uses an optimized transformer architecture. For more information, please check here. The NVIDIA Kimi-K2.5 NVFP4 model is quantized with Model Optimizer. This model is not owned or developed by NVIDIA. This model has been developed and built to a third-party’s requirements for this application and use case; see link to Non-NVIDIA (Kimi-K2.5) Model Card. Governing Terms: Use of this model is governed by the NVIDIA Open Model License.
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查看详情 ↗Kimi-K2.6-DFlash
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查看详情 ↗Kimi-K2.6-Eagle3
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查看详情 ↗Kimi-K2.6-NVFP4
NVIDIAThe NVIDIA Kimi-K2.6-NVFP4 model is the quantized version of the Moonshot AI's Kimi-K2.6 model, which is an auto-regressive language model that uses an optimized transformer architecture. For more information, please check here. The NVIDIA Kimi-K2.6 NVFP4 model is quantized with Model Optimizer. This model is not owned or developed by NVIDIA. This model has been developed and built to a third-party’s requirements for this application and use case; see link to Non-NVIDIA (Kimi-K2.6) Model Card. Governing Terms: Use of this model is governed by the NVIDIA Open Model License.
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NVIDIAThe NVIDIA Kimi-K2.7-Code NVFP4 model is the quantized version of the Moonshot AI's Kimi-K2.7-Code model, which is an auto-regressive language model that uses an optimized transformer architecture. For more information, please check here. The NVIDIA Kimi-K2.7-Code NVFP4 model is quantized with Model Optimizer. This model is not owned or developed by NVIDIA. This model has been developed and built to a third-party’s requirements for this application and use case; see link to Non-NVIDIA (Kimi-K2.7-Code) Model Card. Kimi-K2.7-Code Use case: developers and inference providers who need ready-to-deploy, pre-quantized versions of popular generative models for NVIDIA GPU inference.
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查看详情 ↗Kimi-K2-Thinking-Eagle3
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NVIDIAThe NVIDIA Kimi-K2-Thinking-NVFP4 model is the quantized version of the Moonshot AI's Kimi-K2-Thinking model, which is an auto-regressive language model that uses an optimized transformer architecture. For more information, please check here. The NVIDIA Kimi-K2-Thinking NVFP4 model is quantized with TensorRT Model Optimizer. This model is not owned or developed by NVIDIA. This model has been developed and built to a third-party’s requirements for this application and use case; see link to Non-NVIDIA (Kimi-K2-Thinking) Model Card. **Governing Terms:** Use of this model is governed by the NVIDIA Open Model License. **ADDITIONAL INFORMATION:** Modified MIT License.
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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。