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探索 AI 模型 1050
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查看详情 ↗RE-USE
NVIDIA** For the commercially friendly model, please refer to NVIDIA-NemotronLabs-RE-USE and NVIDIA-NemotronLabs-RE-USE-laughter ** In universal speech enhancement, the goal is to restore the **quality** of diverse degraded speech while preserving **fidelity**, ensuring that all other factors remain unchanged, e.g., linguistic content, speaker identity, emotion, accent, and other paralinguistic attributes. Inspired by the **distortion–perception trade-off theory**, our proposed single model achieves a good balance between these two objectives and has the following desirable properties: 1. (For **Mamba** setup)Pre-built Docker environments can be downloaded here to simplify **Mamba** setup.
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查看详情 ↗Real-time_RE-USE
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查看详情 ↗RFD4-Proteina
NVIDIASequence and structure, designed together. Baker Lab × NVIDIA GenAIR Project page · Code · Documentation · Training data · Studio (ZeroGPU) · Studio (dedicated GPU) RFD4-Proteína is a flow-matching model for biomolecular design. It generates protein sequences and all-atom structures together, conditioned on the molecular context you want to preserve: a binding target, an enzyme motif, a ligand, or selected structural features. This repository is the **canonical native bundle**. `config.json` and `model.safetensors` at the root are the *native* weights, loaded by `Proteina.from_pretrained`.
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查看详情 ↗RFD4-Proteina-Diffusers
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查看详情 ↗RFD4-Proteina-prep
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查看详情 ↗RNAPro-Private-Best-500M
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查看详情 ↗RT-DETR-Hand-Detector-v1
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查看详情 ↗SDLLM-AR-1.7B-Base
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查看详情 ↗SDLLM-Duo-1.7B-Base
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查看详情 ↗SDLLM-EsoLM-1.7B-Base
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查看详情 ↗SDLLM-MDLM-1.7B-Base
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查看详情 ↗se_den_sb_16k_small
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查看详情 ↗se_der_sb_16k_small
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查看详情 ↗SegFormer model fine-tuned on ADE20k at resolution 512x512. It was introduced in the paper SegFormer: Simple and Efficient Design for Semantic Segmentation with Transformers by Xie et al. and first released in this repository. Disclaimer: The team releasing SegFormer did not write a model card for this model so this model card has been written by the Hugging Face team. SegFormer consists of a hierarchical Transformer encoder and a lightweight all-MLP decode head to achieve great results on semantic segmentation benchmarks such as ADE20K and Cityscapes. The hierarchical Transformer is first pre-trained on ImageNet-1k, after which a decode head is added and fine-tuned altogether on a downstream dataset.
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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。