AI NEWS · 模型情报站发现能力边界,让每一次选择更有依据 ↗基础档案先收录 · 缺失资料持续补齐
THE AI MODEL DIRECTORY 模型探索,从这里开始

找到适合你的 AI 模型。

从语言到影像,从开源到 API。读懂模型能力、比较真实成本,
为你的下一个想法,找到合适的智能引擎。

热门探索
84,991 款模型档案13202 家厂商 / 发布者45 个能力分类465 款有可比报价 · 30 款有公开评测
T文本生成▧图像生成▷视频生成⌘代码生成◖语音合成♫音乐生成⬡3D 建模▤文档分析
DISCOVER & COMPARE

探索 AI 模型 84991

为你发现值得关注的模型

Meet BU-30B-A3B-Preview — bringing SoTA Browser Use capabilities in a small model that can be hosted on a single GPU. This model is heavily trained to be used with browser-use OSS library and provides comprehensive browsing capabilities with superior DOM understanding and visual reasoning. 1. Get your API key from BU Cloud 2. Set environment variable: export BROWSER_USE_API_KEY="your-key" 3. Install the browser-use library following the instructions here and run

译文排队中 · 当前显示来源原文

输入 文本 · 图像→ 输出 文本
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗
来源 / 文档 ↗

A merge of several Yi 34B 200K models using the new DARE Ties method via mergekit. The goal is to create a merge model that excels at 32K+ context performance. It might recognize ChatML, and possibly Alpaca-like formats. Raw prompting as described here is also effective: https://old.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/18zqy4s/the_secret_to_writing_quality_stories_with_llms/ Being a Yi model, try running a lower temperature with 0.02-0.06 MinP, a little repetition penalty, maybe mirostat with a low tau, and no other samplers. Yi tends to run "hot" by default, and it really needs a low temperature + MinP to cull the huge vocabulary.

译文排队中 · 当前显示来源原文

输入 文本→ 输出 文本
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗
来源 / 文档 ↗

iris

brunopaiva15

基础档案已收录,详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。

输入 图像→ 输出 待核验
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗
来源 / 文档 ↗

This model was converted to GGUF format from `tvall43/Qwen3.5-14B-A3B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-reap` using llama.cpp via the ggml.ai's GGUF-my-repo space. Refer to the original model card for more details on the model. Note: You can also use this checkpoint directly through the usage steps listed in the Llama.cpp repo as well. Step 2: Move into the llama.cpp folder and build it with `LLAMA_CURL=1` flag along with other hardware-specific flags (for ex: LLAMA_CUDA=1 for Nvidia GPUs on Linux).

译文排队中 · 当前显示来源原文

输入 文本→ 输出 文本
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗
来源 / 文档 ↗

Unmodified 4-step and 8-step DaSiWa MiniMax H3 Hybrid SafeTensors checkpoints mirrored for BRP Canvas downloads. The hybrid checkpoint supports text-to-video, reference-to-video, and first/last-frame-to-video through the same ComfyUI workflow. Original model: DaSiWa MiniMax H3 Hybrid on Civitai This is not an official MiniMax or DaSiWa distribution. Review the original model page and the included upstream MiniMax license before use.

译文排队中 · 当前显示来源原文

分类待补充
输入 待核验→ 输出 待核验
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗
来源 / 文档 ↗

基础档案已收录,详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。

基础资料已收录 · 缺失资料后续补充

分类待补充
输入 待核验→ 输出 待核验
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗
来源 / 文档 ↗

ALIA-40b

BSC-LT

基础档案已收录,详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。

基础资料已收录 · 缺失资料后续补充

输入 文本→ 输出 文本
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗
来源 / 文档 ↗

MrBERT

BSC-LT

基础档案已收录,详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。

基础资料已收录 · 缺失资料后续补充

输入 文本→ 输出 文本
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗
来源 / 文档 ↗

MrBERT-es

BSC-LT

基础档案已收录,详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。

基础资料已收录 · 缺失资料后续补充

输入 文本→ 输出 文本
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗
来源 / 文档 ↗

mRoBERTa

BSC-LT

基础档案已收录,详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。

基础资料已收录 · 缺失资料后续补充

输入 文本→ 输出 文本
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗
来源 / 文档 ↗

基础档案已收录,详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。

基础资料已收录 · 缺失资料后续补充

输入 文本→ 输出 文本
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗
来源 / 文档 ↗

基础档案已收录,详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。

基础资料已收录 · 缺失资料后续补充

输入 文本→ 输出 文本
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗
来源 / 文档 ↗

This repository contains the model described in Salamandra Technical Report. Salamandra is a highly multilingual model pre-trained from scratch that comes in three different sizes — 2B, 7B and 40B parameters — with their respective base and instruction-tuned variants. This model card corresponds to the 7B instructed version. To visit the model cards of other Salamandra versions, please refer to the Model Index.

译文排队中 · 当前显示来源原文

输入 文本→ 输出 文本
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗
来源 / 文档 ↗
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。

AI NEWS · 从信息到选择

资讯看趋势,工具提效率,模型筑可能。

探索 AI 资讯 ↗发现 AI 工具 ↗