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This is a DeepPavlov/rubert-base-cased-conversational model trained on aggregated corpus of 351.797 texts. > Рубцова Ю. Автоматическое построение и анализ корпуса коротких текстов (постов микроблогов) для задачи разработки и тренировки тонового классификатора //Инженерия знаний и технологии семантического веба. – 2012. – Т. 1. – С. 109-116. > RuReviews: An Automatically Annotated Sentiment Analysis Dataset for Product Reviews in Russian.

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视觉问答
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Medical-NER

blaze999

This model is a fine-tuned version of DeBERTa on the PubMED Dataset. The following hyperparameters were used during training: - learning_rate: 2e-05 - train_batch_size: 8 - eval_batch_size: 16 - seed: 42 - gradient_accumulation_steps: 2 - total_train_batch_size: 16 - optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 - lr_scheduler_type: cosine - lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1 - num_epochs: 30 - mixed_precision_training: Native AMP The easiest way is to load the inference api from huggingface and second method is through the pipeline object offered by transformers library.

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At the point of uploading the latest `diffusers==0.40.0` does **NOT** include any required changes. Loading the pre-quantized checkpoint works using a source install from `main`, quantizing needs this PR as well. The pull request source was also slightly adjusted to use `svd_lowrank` instead of `torch.linalg.svd` during quantizing.

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LTX-2.3-GGUF

bleckhert

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视频生成
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sam-3d-body

Blendcap

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COST EXPLORER

好模型，也要算好成本。

费用分析

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

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

选型与常见问题
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。

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