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探索 AI 模型 919
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查看详情 ↗Peach-2.0-9B-8k-Roleplay-GGUF
QuantFactoryPeach-2.0-9B-8k-Roleplay is a chat large language model obtained by finetuning 01-ai/Yi-1.5-9B model on more than 100K conversations created through our data synthesis approach. We completed the final SFT+DPO training in early January, followed by extensive testing, before concluding that this version meets the standards for a commercial release, now freely available to everyone. Our goal is to break the paid monopoly, allowing everyone to have their own local role-playing AI! 1. Compatibility with Silly-Tavern output format, making it easy for every role-playing enthusiast to quickly get started and use! 2. Enhanced the model's writing capabilities, achieving a significant leap in plot output and action description! 3. Strengthened the model's bilingual capabilities, requiring only two lines of prompt to perfectly accommodate English character cards in Chinese conversations! 4. Improved the model's interaction abilities, giving it higher intelligence & emotional quotient in terms of plot progression and topic weaving! 5. Introduced a DPO training phase for preference alignment, addressing issues such as context repetition and logical errors in the SFT model, resulting in superior dialogue performance.
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QuantFactoryThe Phi-3-Mini-128K-Instruct is a 3.8 billion-parameter, lightweight, state-of-the-art open model trained using the Phi-3 datasets. This dataset includes both synthetic data and filtered publicly available website data, with an emphasis on high-quality and reasoning-dense properties. The model belongs to the Phi-3 family with the Mini version in two variants 4K and 128K which is the context length (in tokens) that it can support. After initial training, the model underwent a post-training process that involved supervised fine-tuning and direct preference optimization to enhance its ability to follow instructions and adhere to safety measures. When evaluated against benchmarks that test common sense, language understanding, mathematics, coding, long-term context, and logical reasoning, the Phi-3 Mini-128K-Instruct demonstrated robust and state-of-the-art performance among models with fewer than 13 billion parameters. Resources and Technical Documentation: The model is intended for commercial and research use in English. The model provides uses for applications which require:
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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。