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查看详情 ↗DISCOVER & COMPARE
探索 AI 模型 84991
NusaBert-ner-v1.3
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查看详情 ↗`t5-base-indonesian-summarization-cased` model is based on `t5-base-bahasa-summarization-cased` by huseinzol05, finetuned using id_liputan6 dataset.
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查看详情 ↗Fine-tuned facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 on the Indonesian Common Voice dataset. When using this model, make sure that your speech input is sampled at 16kHz. The model can be evaluated as follows on the Indonesian test data of Common Voice. The Common Voice `train`, `validation`, and ... datasets were used for training as well as ... and ... # TODO
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查看详情 ↗whisper-medium-id
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查看详情 ↗MorphEm
CaicedoLabMorphEm is a self supervised learning framework trained with the DINO Bag of Channels recipe on the entire CHAMMI-75 dataset. It serves as a benchmark for performance for self-supervised models. The model was pre-trained with a heterogenous dataset of microscopy images with the goal of obtaining cell morphology embeddings for biological applications. The primary use of this model is feature extraction of cellular morphology in image-based biological experiments. The model takes single-channel images as input and produces feature vectors with discriminative information of cellular phenotypes. The input images should be segmented ahead of time; this model does not identify the location of cells automatically. The feature embeddings have been tested in single-cell analysis problems. If the images of interest are multi-channel, each channel can be processed independently and then the feature embeddings of all channels are concatenated for downstream applications. The applications of the embeddings produced by this model include basic biology research, functional genomics studies, drug discovery projects, among others.
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查看详情 ↗Swin2SR model that upscales images x2. It was introduced in the paper Swin2SR: SwinV2 Transformer for Compressed Image Super-Resolution and Restoration by Conde et al. and first released in this repository. Refer to the documentation.
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查看详情 ↗Swin2SR model that upscales images x4. It was introduced in the paper Swin2SR: SwinV2 Transformer for Compressed Image Super-Resolution and Restoration by Conde et al. and first released in this repository.
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查看详情 ↗zyi-256-flash
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查看详情 ↗Eikos-27B
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查看详情 ↗This is the official classifier for text behaviors in HarmBench. This model support standard (text) behaviors and contextual behaviors. 📚 Example Notebook to use the classifier can be found here 💻 *Table 1: Agreement rates between previous metrics and classifiers compared to human judgments on our manually labeled validation set. Our classifier, trained on distilled data from GPT-4-0613, achieves performance comparable to GPT-4.*
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查看详情 ↗Zephyr_RMU
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查看详情 ↗GRASP
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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。