BERT-Emotions-Classifier
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探索 AI 模型 84991
JapaneseTinyAgentLM-Action-3M
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ayousanzThe zs-v1 release is the existing 500 epoch Tsukuyomi-chan fine-tune from the same v7 epoch32 generation as the public base. Use its ONNX and config together. This fixed voice requires no reference WAV or speaker encoder. The release includes a fine-tuning checkpoint, exact hashes, synthetic samples, credits and observed training provenance. It is an experimental baseline. Listening review status: **recorded**. Fresh three-text CAM++ mean SECS was 0.6617 (FT), 0.6538 (legacy) and 0.6956 (public-base Zero-Shot); these results do not establish improved voice quality. See the release card and verification record for the review scope and limits. The original root model files, configuration, samples and description below remain available for existing consumers and package aliases. Downloading through an older package alias still selects those original files.
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查看详情 ↗> **Update — September 27, 2026: IQ3_S-MTP is now available!** > > Added Qwen3.8-27B-Abliterated-GSQ-Orca-IQ3_S-MTP.gguf — **12.12 GB / 11.29 GiB**, built with the same selective GSQ–Orca method. Feedback and issue reports are welcome! > > **The detailed results below refer to the original IQ2_S release.** A compact, experimental GGUF with MTP included, built for local inference on smaller GPUs. It combines GSQ's quantized weights with selected abliterated weights from OrcaRouter and was developed and tested on an **RTX 3060 12 GB**. This is my first open-source model release. My goal is to share something useful for local use, with a straightforward account of how it was built and tested. Abliteration—the weight modification used to reduce refusal behavior—comes from OrcaRouter.
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查看详情 ↗Qwen3.8-Flash-Next with **5 routed experts per token instead of 10**, healed so it stays close to the original, quantized to int4. It runs on **one DGX Spark (GB10, 128 GB)** at roughly 70-76 tokens/s. Everything needed to serve it is in this one repository, including the 49 GB FP8 n-gram table under `ple-table/`. Nothing else to download. That builds the serving image, downloads this repository, and starts an OpenAI-compatible server on port 8000. The scripts and the full explanation are in that repo.
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查看详情 ↗lfm2.5-2.6b-fable5-coding-agent-heretic
AzariazIZI基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
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azukivcUncensored Qwen3.8-27B, published as GGUF quantizations with the multi-token prediction (MTP) head retained and verified. Refusal behaviour has been **substantially reduced**, not eliminated. See Measured behaviour for the numbers. Capabilities, training data, and architecture are otherwise unchanged. > **MTP tensors verified, not assumed.** Abliteration drops the `mtp.*` tensors: the model > is re-saved through transformers, which does not carry the MTP head, while `config.json` > still advertises it. They are grafted back from the base checkpoint and every file is > inspected after quantization — see Method and Verification.
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查看详情 ↗blossom-v5.1-34b
Azure99Blossom is a conversational large language model, fine-tuned on the Blossom Orca/Wizard/Chat/Math mixed dataset based on the Yi-1.5-34B pre-trained model. Blossom possesses robust general capabilities and context comprehension. Additionally, the high-quality Chinese and English datasets used for training have been made open source. Training was conducted in two stages. The first stage used 40K Wizard, 40K Orca, 10K Math single-turn instruction datasets, training for 1 epoch; the second stage used 10K Blossom chat multi-turn dialogue dataset, and 10% randomly sampled data from the first stage, training for 3 epochs.
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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。