LatitudeGames_Hearthfire-24B-GGUF
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探索 AI 模型 1757
LatitudeGames_Wayfarer-2-12B-GGUF
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查看详情 ↗LensVLM-9B-GGUF
bartowski**Model details:** - Parameter count: 9B - Input support: text, image (with mmproj file) - details - Speculative decoding: no - imatrix: yes - details **Don't know which to choose?** Grab Q4_K_M (5.84GB) - usually a good mix of size and performance. Download instructions available here These quants were made with llama.cpp release b11081 - if this model's architecture is newly supported, you'll need that release or newer to run them.
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查看详情 ↗Lexi-Llama-3-8B-Uncensored-GGUF
bartowskiThe first thing to figure out is how big a model you can run. To do this, you'll need to figure out how much RAM and/or VRAM you have. If you want your model running as FAST as possible, you'll want to fit the whole thing on your GPU's VRAM. Aim for a quant with a file size 1-2GB smaller than your GPU's total VRAM. If you want the absolute maximum quality, add both your system RAM and your GPU's VRAM together, then similarly grab a quant with a file size 1-2GB Smaller than that total.
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查看详情 ↗LFM2.5-24B-A2B-GGUF
bartowski**Model details:** - Parameter count: 24B (source checkpoint) - Input support: text - Speculative decoding: no - imatrix: yes - details **Don't know which to choose?** Grab Q4_K_M (15.35GB) - usually a good mix of size and performance. Download instructions available here These quants were made with llama.cpp release b11606 - if this model's architecture is newly supported, you'll need that release or newer to run them.
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查看详情 ↗LFM3-1.7B-GGUF
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查看详情 ↗LGAI-EXAONE_EXAONE-4.0.1-32B-GGUF
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查看详情 ↗LGAI-EXAONE_EXAONE-Deep-2.4B-GGUF
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查看详情 ↗LGAI-EXAONE_EXAONE-Deep-7.8B-GGUF
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查看详情 ↗Ling-3.0-flash-Fin-GGUF
bartowski**Model details:** - Parameter count: 127B - Input support: text - Speculative decoding: yes (MTP) - details - imatrix: yes - details **Don't know which to choose?** Grab Q4_K_M (77.80GB) - usually a good mix of size and performance. Download instructions available here The files marked `true` in the Split column above are stored as multiple parts in a folder. To download all the parts to a local folder, run:
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查看详情 ↗Ling-3.0-flash-GGUF
bartowski**Model details:** - Parameter count: 127B - Input support: text - Speculative decoding: yes (MTP) - details - imatrix: yes - details - Perplexity/KLD measured: no **Don't know which to choose?** Grab Q4_K_M (77.80GB) - usually a good mix of size and performance. Download instructions available here The files marked `true` in the Split column above are stored as multiple parts in a folder. To download all the parts to a local folder, run:
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查看详情 ↗Ling-3.0-flash-Sante-GGUF
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查看详情 ↗Ling-3.0-flash-VL-GGUF
bartowski**Model details:** - Parameter count: 125B - Input support: text, image (with mmproj file) - details - Speculative decoding: no - imatrix: yes - details **Don't know which to choose?** Grab Q4_K_M (78.66GB) - usually a good mix of size and performance. Download instructions available here The files marked `true` in the Split column above are stored as multiple parts in a folder. To download all the parts to a local folder, run:
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查看详情 ↗Ling-3.0-tiny-GGUF
bartowski**Model details:** - Parameter count: 8B - Input support: text - Speculative decoding: no - imatrix: yes - details - Perplexity/KLD measured: no **Don't know which to choose?** Grab Q4_K_M (4.92GB) - usually a good mix of size and performance. Download instructions available here These quants run with llama.cpp - installable in one line via llama.app:
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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。