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探索 AI 模型 1050
MambaVision-L3-256-21K
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NVIDIAWe have developed the first hybrid model for computer vision which leverages the strengths of Mamba and Transformers. Specifically, our core contribution includes redesigning the Mamba formulation to enhance its capability for efficient modeling of visual features. In addition, we conducted a comprehensive ablation study on the feasibility of integrating Vision Transformers (ViT) with Mamba. Our results demonstrate that equipping the Mamba architecture with several self-attention blocks at the final layers greatly improves the modeling capacity to capture long-range spatial dependencies. Based on our findings, we introduce a family of MambaVision models with a hierarchical architecture to meet various design criteria. MambaVision demonstrates a strong performance by achieving a new SOTA Pareto-front in terms of Top-1 accuracy and throughput. For each model, we offer two variants for image classification and feature extraction that can be imported with 1 line of code.
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查看详情 ↗Metatron-v1
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查看详情 ↗MiniMax-M2.5-NVFP4
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查看详情 ↗MiniMax-M2.7-DFlash
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查看详情 ↗MiniMax-M2.7-NVFP4
NVIDIAMiniMax M2.7 is a large language model for complex software engineering, agentic tool use, and office productivity workflows. It is presented as a model deeply participating in its own evolution, with support for complex agent harnesses, dynamic tool search, Agent Teams, and high-fidelity coding and document-editing tasks. 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 MiniMax M2.7 Model Card **GOVERNING TERMS:** Use of this model is governed by the NVIDIA Software and Model Evaluation license.
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查看详情 ↗MiniMax-M3-DSpark
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查看详情 ↗MiniMax-M3-NVFP4
NVIDIAMiniMax-M3 is a multimodal model with frontier-level coding and agentic capabilities, built on a Mixture-of-Experts architecture with a 1M-token context window. The model processes text, image, video, and computer use inputs and produces text outputs, with emphasis on long-horizon coding tasks, agentic and tool-use workflows, and long-form video understanding. The NVIDIA MiniMax-M3 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 MiniMax-M3 Model Card. **GOVERNING TERMS:** Use of the checkpoints is governed by the MiniMax Community License. **Additional Information:** Built with MiniMax M3.
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查看详情 ↗Minitron-4B-Base
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查看详情 ↗Minitron-8B-Base
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查看详情 ↗Mistral Medium 3.5 128B is Mistral AI's first flagship merged model. It is a dense 128B model with a 256k context window, handling instruction-following, reasoning, and coding in a single set of weights. Mistral Medium 3.5 replaces its predecessor Mistral Medium 3.1 and Magistral in Le Chat. It also replaces Devstral 2 in our coding agent Vibe. Concretely, expect better performance for instruct, reasoning and coding tasks in a new unified model in comparison with our previous released models. The NVIDIA Mistral-Medium-3.5-128B 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 Mistral-Medium-3.5-128B Model Card **GOVERNING TERMS:** **GOVERNING TERMS:** Use of this model is governed by Mistral’s Modified MIT license. To deploy and customize the model in your environment, please contact Mistral[https://mistral.ai/contact/].
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查看详情 ↗Mistral-NeMo-12B-Base
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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
仅比较同一渠道的基础文本 Token 报价
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。