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探索 AI 模型 84849
cyner-xlm-roberta-base
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查看详情 ↗ComfyPod-Models
AiAngelGalleryUnchanged copies of the model files the free **AI Angel ComfyPod** RunPod template downloads, laid out like ComfyUI's `models/` folder (`text_encoders/`, `vae/`, `loras/`, …). They are re-hosted here so the template does not break when an upstream repository moves or deletes a file. **Nothing was modified**: every file is byte-identical to its source (same SHA-256, checked before the template switched to it). Template and guide: https://www.thepexcel.com/aiangel-comfypod/ · source: https://github.com/ThepExcel/AiAngelComfyPod All credit belongs to the original authors below. If you are an author and want a file taken down, open a discussion on this repository.
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查看详情 ↗Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-GGUF
aiartoriousThis is an uncensored version of Qwen/Qwen3.8-27B created with abliteration (see remove-refusals-with-transformers to know more about it). This is a crude, proof-of-concept implementation to remove refusals from an LLM model without using TransformerLens. The newly added **Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-Underdog-Saluki** series come from ConwayResearch/Underdog-Saluki-27B-1.0 and ukisai/Swift-1.5-Qwen3.8-27B-GSQ-RCO-GGUF. Only layers **22 to 52 (0-based indexing)** have been ablated, while the other layers remain unablated. It may come with a small disclaimer warning. Due to ConwayResearch/Underdog-Saluki-27B-1.0 not providing an imatrix file, we will attempt to perform ablation by mixing the GGUF weights of Swift-1.5 and ConwayResearch/Underdog-Saluki-27B-1.0.
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查看详情 ↗TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-x2-MoE
AIChenKai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 ↗answerdotai-ModernBERT-base-ai-detector
AICodexLabThis model is a fine-tuned version of answerdotai/ModernBERT-base on the AI vs Human Text Classification dataset, DAIGT V2 Train Dataset. This model is based on **ModernBERT-base**, a lightweight and efficient BERT-based model. It has been fine-tuned for **AI-generated vs Human-written text classification**, allowing it to distinguish between texts written by **AI models (ChatGPT, DeepSeek, Claude, etc.)** and human authors.
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查看详情 ↗**Uncensored Qwen3.5 9B (HauhauCS Aggressive) · NVFP4 quantized · MTP head grafted · vision-capable** A hand-built GGUF of HauhauCS's uncensored Qwen3.5-9B fine-tune, quantized with a custom NVFP4 recipe for Blackwell GPUs, with the Multi-Token-Prediction (MTP) head grafted in from the upstream base model, plus the original vision projector (mmproj) for image input. The quantization is a **mixed-precision recipe**, not a single uniform type. It was built with llama.cpp's `--tensor-type-file` (regex → type) plus an imatrix generated from ~144 KB of mixed calibration text (PPL ≈ 5.18):
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查看详情 ↗qwen3-32b-dflash-en-zh
AICP-Labs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 ↗clm-200m
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查看详情 ↗This is a fine-tuned version of `paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2` from sentence-transformers model with Semantic Textual Similarity Benchmark extended to 15 languages: It maps sentences & paragraphs to a 768 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering, semantic search and measuring the similarity between two sentences. This model is fine-tuned version of `paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2` for semantic textual similarity with multilingual data. The dataset used for this fine-tuning is STSb extended to 15 languages with Google Translator. For mantaining data quality the sentence pairs with a confidence value below 0.7 were dropped. The extended dataset is available at GitHub. The languages included in the extended version are: ar, cs, de, en, es, fr, hi, it, ja, nl, pl, pt, ru, tr, zh-CN, zh-TW. The pooling operation used to condense the word embeddings into a sentence embedding is mean pooling (more info below). Without sentence-transformers, you can use the model like this: First, you pass your input through the transformer model, then you have to apply the right pooling-operation on-top of the contextualized word embeddings.
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AIDA-UPM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 ↗AnimeGen-I2V
aidealab**AnimeGen I2V** is a image-to-video generation model specialized for Japanese anime-style video generation. AnimeGen I2V was developed by **AIdeaLab, Inc.** as part of its effort to build high-quality generative AI models for animation and video production. The model was developed with support from **GENIAC — Generative AI Accelerator Challenge**, a Japanese government-backed project led by the Ministry of Economy, Trade and Industry of Japan (METI) and the New Energy and Industrial Technology Development Organization (NEDO), whose goal is to strengthen domestic capabilities in generative AI development. AnimeGen I2V is based on **Wan 2.2 I2V A14B** and further trained to improve anime-style motion, character rendering, color composition, and visual consistency for animation-oriented use cases.
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查看详情 ↗AnimeGen-T2V
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查看详情 ↗RadJEPA
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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。