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探索 AI 模型 1050
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查看详情 ↗PixelDiT-ImageNet
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查看详情 ↗PixelDiT2-ImageNet
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查看详情 ↗PointWorld_models
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查看详情 ↗Privasis-Cleaner-0.6B
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查看详情 ↗Privasis-Cleaner-4B
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查看详情 ↗This is a multi-headed model which classifies English text prompts across task types and complexity dimensions. Tasks are classified across 11 common categories. Complexity is evaluated across 6 dimensions and ensembled to create an overall complexity score. Further information on the taxonomies can be found below. **Task types:** * Open QA: A question where the response is based on general knowledge * Closed QA: A question where the response is based on text/data provided with the prompt * Summarization * Text Generation * Code Generation * Chatbot * Classification * Rewrite * Brainstorming * Extraction * Other **Complexity dimensions:** * Overall Complexity Score: The weighted sum of the complexity dimensions. Calculated as 0.35\*CreativityScore + 0.25\*ReasoningScore + 0.15\*ConstraintScore + 0.15\*DomainKnowledgeScore + 0.05\*ContextualKnowledgeScore + 0.05\*NumberOfFewShots * Creativity: The level of creativity needed to respond to a prompt. Score range of 0-1, with a higher score indicating more creativity. * Reasoning: The extent of logical or cognitive effort required to respond to a prompt. Score range of 0-1, with a higher score indicating more reasoning * Contextual Knowledge: The background information necessary to respond to a prompt. Score range of 0-1, with a higher score indicating more contextual knowledge required outside of prompt. * Domain Knowledge: The amount of specialized knowledge or expertise within a specific subject area needed to respond to a prompt. Score range of 0-1, with a higher score indicating more domain knowledge is required. * Constraints: The number of constraints or conditions provided with the prompt. Score range of 0-1, with a higher score indicating more constraints in the prompt. * Number of Few Shots: The number of examples provided with the prompt. Score range of 0-n, with a higher score indicating more examples provided in the prompt.
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查看详情 ↗PS3-1.5K-C-RADIOv2
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查看详情 ↗PS3-1.5K-SigLIP
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查看详情 ↗PS3-4K-C-RADIOv2
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查看详情 ↗PS3_Lang-1.5K-SigLIP2
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查看详情 ↗PS3_Lang-4K-SigLIP2
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查看详情 ↗qdqbert-base-uncased
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查看详情 ↗QLIP-B-16-256
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查看详情 ↗QLIP-L-14-392
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查看详情 ↗This is a text classification model that can enable qualitative data annotation, creation of quality-specific blends and addition of metadata tags. The model classifies documents into one of three classes based on the quality of the document: "High", "Medium", "Low" The model was trained using data annotated by human annotators, who considered quality factors such as content accuracy, clarity, coherence, grammar, depth of information, and overall usefulness of the document. This model is used in the NVIDIA NeMo Curator as part of the qualitative filtering module. The model architecture is Deberta V3 Base Context length is 1024 tokens The training set is 22828 Common Crawl text samples, labeled as "High", "Medium", "Low". Here are some examples: 1. Input:
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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。