Kimi-2.5-text-nvfp4-v6-mlp-only
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探索 AI 模型 84991
DeepSeek-V3-FP4
basetenThis is the quantized version of the DeepSeek AI's DeepSeek-V3-0324 model, which quantized with TensorRT Model Optimizer.
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查看详情 ↗Qwen-Image-2.1-Uncensored-GGUF
basileleuwa> [!IMPORTANT] > The uncensored GGUFs are now available! > If you encounter any issues or would like to share your generated images, feel free to post them in the Community section. GGUF quantizations of Qwen/Qwen-Image-2.1 for local image generation using the original upstream base weights. All required companion files (GGUF transformer, text encoder, and VAE) are hosted directly in this repository.
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查看详情 ↗GLM-5.3-Flash-GGUF
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batiai> 🆕 **Newer model available — Qwen3.8-27B GGUF** > Qwen's 2026-08 release. Same 27B class, six quants from 10 GB, vision included, Korean-verified. > `ollama run batiai/qwen3.8-27b:iq4` > **"Flagship Coding in a 27B Dense Package"** — imatrix-calibrated GGUF quantizations of **Qwen/Qwen3.6-27B** (dense, multimodal-capable) for on-device AI on Mac. > Built and verified by BatiAI for BatiFlow — free, unlimited, on-device AI automation. > 🔥 **100,000+ downloads** — the most-pulled model in the `batiai` org. Thanks for running it on your Mac. **Running this locally? BatiFlow turns it into a full on-device automation assistant — free.** > > _If it's useful, a ❤️ helps other Mac users find it._
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查看详情 ↗Qwen3.6-35B-A3B-GGUF
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查看详情 ↗Qwen3.8-27B-GGUF
batiai> ### Qwen's newest 27B — on your Mac, in Korean, in one line. > **Weights dropped 2026‑08‑13.** Quantized the same week, straight from the official release. > Six sizes from **10 GB**, vision projector included, **Korean output actually tested** — and > Ollama tags published alongside, which most GGUF drops skip. Qwen's newest generation, built on the Qwen3.5 architecture — and the first 27B they call "deployment‑friendly" while keeping frontier behaviour. Straight from the official card: Architecture/context figures from the official model card. Qwen's published benchmark numbers are for the **full‑precision base model** — we don't restate them here, because what we can honestly report is what *these quants* did on our machine (below).
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查看详情 ↗Qwen3.8-Flash-Next-GGUF
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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。