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探索 AI 模型 84991
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查看详情 ↗This is a coder/programming model, will full reasoning on the Qwen 3 platform that is insanely fast - hitting over 150 t/s on moderate hardware, and 50 t/s+ on CPU only... This is a generalist coding model, good for code blocks, brainstorming coding ideas, and generating draft code fast. It contains 42 layers (a merge of TWO 0.6B models), and 464 tensors - a very dense model for this size.
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查看详情 ↗This is a coder/programming model, will full reasoning on the Qwen 3 platform that is insanely fast - hitting over 150 t/s on moderate hardware, and 50 t/s+ on CPU only... This is a generalist coding model, good for code blocks, brainstorming coding ideas, and generating draft code fast. Version 2 is more stable the V1, and generates better code. Also see revised, and narrowed settings for best results too.
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查看详情 ↗Creative, Brainstorming, Roleplay, Long Form, Story, Scene, And Fiction Generation: Model Version 1, Formula 1 This model is a mixture of 4 highly creative models using a very different form of merging: composite. This model EXCELS in long form [often exceeding 1500 tokens - without being told to do so], highly creative output with a minimum of input. (see samples below)
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查看详情 ↗rlve-async-mopd-n32-cancelled-20261027
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查看详情 ↗Rhea-72b-v0.5
davidkim205The Rhea project is a project that conducts research on various learning methods to improve llm model performance. We fine-tuned the existing model using the nox framework. We built a dataset for SFT learning based on the currently open dataset, and created a dataset using SGD (Self-Generated Dataset Creation Method for DPO Learning) for DPO learning. This method proposes a novel method for generating datasets for DPO (Self-supervised Learning) models. We suggest a technique where sentences generated by the model are compared with the actual correct answers from an existing dataset, and sentences where the model's generated results do not match the correct answers are added. This enables the model to autonomously create training data, thereby enhancing the performance of DPO models. Randomly selecting data from each category within the training dataset, we constructed a DPO (Direct Preference Optimization) dataset using sentences with logits lower than the mean within the model-generated sentences. * I'm sorry I can't reveal it.
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查看详情 ↗uuu_fine_tune_gpt2
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查看详情 ↗Qwen3.8-27B-MTP-GGUF
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查看详情 ↗adaptive-operator-v4-gguf
davidnichols-ops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。
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davidpoint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。
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查看详情 ↗lora-Kirchner-flux
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查看详情 ↗Qwen3.8-27B-Uncensored-UD3-GGUF
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查看详情 ↗Confucius4-R2T2-gguf
davidxifengGGUF conversions of **NetEase Youdao Confucius4-R2T2**, a low-latency, append-only streaming ASR model (a Qwen3-ASR-1.7B fine-tune with Longest Stable Prefix decoding), ready to run with audio.cpp — no Python, no PyTorch, local inference on Metal / CUDA / CPU. * Original model: netease-youdao/Confucius4-R2T2 · source code · demo * Runtime: audio.cpp (`ggml`), family `confucius4_r2t2` These files use the **`confucius4_r2t2`** family and embed its schema-v1 model specification. Use a build containing the family rename and streaming-delta fix from audio.cpp PR #604 (validated at commit `40dec7147128649a4180a5c982a7808cd272fc3e`). Older builds that only register `r2t2_asr` need to be updated. Model-manager package IDs and session-option prefixes use `confucius4_r2t2` as shown below; the GGUF filenames remain unchanged.
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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
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。