comfyui-zimage-sulphur-nvfp4
coolthor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 图像
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗DISCOVER & COMPARE
探索 AI 模型 84991
gemma-4-12B-it-FP8-dynamic
coolthor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 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 ↗Gemma-4-E4B-it-NVFP4A16
coolthor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 · 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 ↗FP8 dynamic quantization of huihui-ai/Huihui-Qwen3.6-35B-A3B-abliterated, produced for inference on **NVIDIA DGX Spark (GB10, SM121)** under its 128 GB unified-memory budget. This is **the clean abliteration variant** quantized to FP8, distinct from existing Claude-distilled variants on the Hub. Uses llm-compressor `FP8_DYNAMIC` scheme + compressed-tensors `float-quantized` format. > ### ⚠️ Vision pipeline fix (2026-05-03) > > Pre-2026-05-03 uploads of this checkpoint had **broken vision input** — the model would emit `!!!!!` token loops on any image. Root cause: vLLM (≤0.20.0) expects vision tensor keys at `visual.*`, but `Qwen3_5MoeForConditionalGeneration` saves them under `model.language_model.visual.*`, so all 333 vision-tower tensors got silently skipped during load. > > **This is now fixed**: shard 19 + `model.safetensors.index.json` re-uploaded with the visual prefix stripped. Text-only output is unaffected. > > If you cloned the model before 2026-05-03, the cleanest path is `huggingface_hub.snapshot_download(..., force_download=True, allow_patterns=["model-00019-of-00019.safetensors", "model.safetensors.index.json"])` — only ~600 MB of changed weights. > > Diagnosis + remap script: see `remap_visual_path.py` in this repo.
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 ↗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 文本→ 输出 视频
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗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 ↗MiniMax-H3-pruned-NVFP4
coolthor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 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 ↗Sulphur-2-distilled-NVFP4
coolthor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 文本→ 输出 视频
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗Sulphur-2-distilled-Q4_K_M-GGUF
coolthor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 文本→ 输出 视频
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗Qwen2.5-Coder-0.5B-Merge-Resolver
CooperBench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 ↗BooruNL-0.8B-GGUF
cooperdk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 ↗deberta-v3-large_toxicity-scorer
cooperleong00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 ↗Qwen2.5-7B-Instruct-Jailbroken
cooperleong00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 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 ↗polyBERT
cooperzvegintzov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 向量
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗causalista-4b
coppead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 ↗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 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 ↗XTTS-v1
coqui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 音频
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗XTTS-v2
coquiⓍTTS is a Voice generation model that lets you clone voices into different languages by using just a quick 6-second audio clip. There is no need for an excessive amount of training data that spans countless hours. XTTS-v2 supports 17 languages: **English (en), Spanish (es), French (fr), German (de), Italian (it), Portuguese (pt), Polish (pl), Turkish (tr), Russian (ru), Dutch (nl), Czech (cs), Arabic (ar), Chinese (zh-cn), Japanese (ja), Hungarian (hu), Korean (ko) Hindi (hi)**. Stay tuned as we continue to add support for more languages. If you have any language requests, feel free to reach out!
译文排队中 · 当前显示来源原文
输入 文本→ 输出 音频
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
查看详情 ↗roest-v2-wav2vec2-315m
CoRal-project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 音频→ 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 ↗roest-v3-wav2vec2-315m
CoRal-project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 音频→ 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 ↗roest-v3-whisper-1.5b
CoRal-project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 音频→ 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 ↗russian_spam_detector
corall88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 ↗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 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 ↗GolemPII-v1
CordwainerSmith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 ↗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
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
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。