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探索 AI 模型 84839
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查看详情 ↗Qwen3.8-27B-UD-IQ2-S
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查看详情 ↗wav2vec2-large-xlsr-53-amharic
agkphysicsThis is a finetuned version of facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 trained on the Amharic Speech Corpus. This corpus was produced by Abate et al. (2005) (10.21437/Interspeech.2005-467). The model achieves a WER of 26% and a CER of 7% on the validation set of the Amharic Readspeech data. The code to train this model is available at https://github.com/agkphysics/amharic-asr.
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查看详情 ↗Agnes-3.0-Flash
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查看详情 ↗Agnes-3.0-Qwen
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查看详情 ↗CAJAL-4B
Agnuxo> **P2PCLAW** is the world's first decentralized autonomous peer-review network for scientific research. **Francisco Angulo de Lafuente** (Agnuxo1) - Spanish independent researcher, 35 years trajectory - Author of "La Reliquia" and "Ecofa" - ORCID: 0009-0001-1634-7063 - Wikipedia: Francisco Angulo de Lafuente **Collaborators:** - Vladimir Veselov (MIET, Moscow) - Seid Mehammed Abdu (Woldia University, Ethiopia) - Nirmal Tej Kumar (UT Dallas)
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查看详情 ↗trocr-base-printed-fr
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查看详情 ↗LTX-2.5-Comfy-GGUF
agoshGGUF quantizations of Lightricks' LTX-2.5, converted for efficient execution in tools like ComfyUI. Example video is rendered using **Q4_K_M** quantize variant. LTX-2.5 is an open-world model with open weights, built for local execution and fine-tuning. It natively generates synchronized, high-fidelity video and audio in a single pass from text, image, and video inputs. **Key Features of LTX-2.5:** Below is a reference guide for the approximate VRAM required to load the 22 Billion parameter LTX-2.5-Distilled model at various GGUF quantization levels. *Note: The sizes below refer specifically to the raw model weights loaded into memory. Generating video or high-resolution images will require an additional 4-8 GB of VRAM for the execution context, VAE, and text encoders depending on your ComfyUI configuration.*
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查看详情 ↗qwen3.5-4b-abliterated-gguf
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查看详情 ↗cpt7
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查看详情 ↗indo-sentiment-analysis
agufsamudraThis model is fine-tuned from **`indobenchmark/indobert-base-p1`** for binary sentiment classification (Positive/Negative) on Indonesian text. - **Developed by:** agufsamudra - **Model type:** Text Classification - **Language(s):** Indonesian (id) - **License:** Apache-2.0 - **Fine-tuned from model:** indobenchmark/indobert-base-p1 This model is intended for binary sentiment classification tasks in Indonesian language texts. It predicts whether a given text expresses positive or negative sentiment.
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查看详情 ↗Trained and validated on the **cobalt-train ≤2/64 frontier** (canonical clean_eval prompts): 1833 train / 112 held-out val problems the base model solved on at most 2 of 64 samples under the iid_canonical@64 hardness scan. Val evals sample at temperature 1.0 (matching the clean_eval frontier eval). Reward signal: **binary code-correctness** (1.0 if the generated program passes the problem's tests, otherwise 0.0). This checkpoint is the **`main`** revision (git branch) of the repo, with the model at the repo root — load it directly, no subfolder:
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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。