C-RADIOv2-g
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探索 AI 模型 1050
C-RADIOv2-H
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NVIDIAThis model performs visual feature extraction. For instance, RADIO generates image embeddings that can be used by a downstream model to classify images. C-RADIOv3 models are available in multiple sizes: * Base (90M parameters). * Large (320M parameters). * Huge (653M parameters). (In training) * Gigantic (1.1B parameters). C-RADIOv3 was trained for 1M steps (400k more steps than v1), using inverse frequency sampling for data balancing, and PHI Standardization for teacher distribution balancing. As well as new techniques for summary distribution matching, and domain generalization.
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NVIDIAThis model performs visual feature extraction. For instance, RADIO generates image embeddings that can be used by a downstream model to classify images. C-RADIOv4 models are available in multiple sizes: * Shape-Optimized (431M parameters). * Huge (653M parameters). The embeddings generated by this model are expected to be used by a downstream application. For example:
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查看详情 ↗C-RADIOv4-SO400M
NVIDIAThis model performs visual feature extraction. For instance, RADIO generates image embeddings that can be used by a downstream model to classify images. C-RADIOv4 models are available in multiple sizes: * Shape-Optimized (431M parameters). * Huge (653M parameters). The embeddings generated by this model are expected to be used by a downstream application. For example:
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查看详情 ↗canary-1b-v2
NVIDIA**``Canary-1b-v2``** is a powerful 1-billion parameter model built for high-quality speech transcription and translation across 25 European languages. It excels at both automatic speech recognition (ASR) and speech translation (AST), supporting: * **Speech Transcription (ASR) for 25 languages** * **Speech Translation (AST) from English → 24 languages** * **Speech Translation (AST) from 24 languages → English**
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查看详情 ↗canary-qwen-2.5b
NVIDIANVIDIA NeMo Canary-Qwen-2.5B is an English speech recognition model that achieves state-of-the art performance on multiple English speech benchmarks. With 2.5 billion parameters and running at 418 RTFx, Canary-Qwen-2.5B supports automatic speech-to-text recognition (ASR) in English with punctuation and capitalization (PnC). The model works in two modes: as a transcription tool (ASR mode) and as an LLM (LLM mode). In ASR mode, the model is only capable of transcribing the speech into text, but does not retain any LLM-specific skills such as reasoning. In LLM mode, the model retains all of the original LLM capabilities, which can be used to post-process the transcript, e.g. summarize it or answer questions about it. In LLM mode, the model does not "understand" the raw audio anymore - only its transcript. This model is ready for commercial use. Canary-Qwen-2.5B is released under the CC-BY-4.0 license. By using this model, you are agreeing to the terms and conditions of the license. For documentation, deployment guides, enterprise-ready APIs, and the latest open models—including Nemotron and other cutting-edge speech, translation, and generative AI—visit the NVIDIA Developer Portal at developer.nvidia.com. Join the community to access tools, support, and resources to accelerate your development with NVIDIA’s NeMo, Riva, NIM, and foundation models.
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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。