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Native speech translation with bilingual, timestamped subtitles, primarily Chinese → English, Japanese or Spanish. This repository contains the validated F16 encoder/connector and decoder pair for CrispASR. Keep both GGUF files in the same directory. Use a CrispASR build containing the 9B integration; earlier 2B-only builds cannot load this pair. `--target-lang` selects `en`, `ja` or `es`. Complete-file processing also uses the standard `ggml-silero-v6.2.0.bin` VAD companion; `--auto-download` fetches it. The 2B model remains CrispASR's smaller default. This 9B repository supports F16 only.

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MADLAD-400 is a 3B-parameter T5-based multilingual machine translation model covering **450+ languages**, trained on 1 trillion tokens. It was developed by Google and achieves strong results across a wide range of languages, with special emphasis on low-resource and underrepresented languages. Distributed under **Apache 2.0 license**. MADLAD-400 supports over 450 languages using ` ` target language tags (ISO 639 codes). This includes all major world languages plus many low-resource languages. See the original model card for the full language list.

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GGUF conversion of `XiaomiMiMo/MiMo-V2.5-ASR` for **CrispStrobe/CrispASR**. Pure C++ inference — no Python, no Transformers, runs on Apple Silicon (Metal), CPU, and CUDA. The runtime is functional end-to-end: greedy decode through the 36-layer Qwen2 LM, full prefill + step-decode KV-cached graphs, prompt construction matching the upstream `MimoAudio.asr_sft` reference exactly. JFK transcription test passes verbatim. The default `mimo-asr-q4_k.gguf` (re-uploaded May 2026, PLAN #60d) ships with per-LM-layer Q/K/V projections fused into a single `model.layers.{i}.attn.qkv.{weight,bias}` tensor pair, yielding ~1.7× faster per-step decode on M1 vs the prior unfused layout (3058 ms/step → 1806 ms/step on a contended-disk run; ~1.1-1.2× pure-compute on a quiet box). The CrispASR runtime auto-detects either layout: the F16 file above keeps working unchanged via the separate-Q/K/V fallback path. Re-upload of a fused F16 is queued behind disk-headroom availability.

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COST EXPLORER

好模型,也要算好成本。

费用分析

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

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

选型与常见问题
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。

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