dante-v1
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探索 AI 模型 84994
MiniMax-H3-ComfyUI
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查看详情 ↗Minimax-h3_Singularity
EllipsesMark**Minimax-h3_Singularity** is a comprehensive fine-tuned fusion model specialized in enhancing the capabilities of **MiniMax-H3**. Designed as a versatile **multimodal video generation model**, it natively supports **Text-to-Video (T2V)**, **Image-to-Video (I2V)**, **Reference-to-Video (Ref2V)**, and **Video-to-Video (V2V)** workflows within **ComfyUI**. Built upon a strategic fusion of key checkpoints (including `ref`, `fl`, `b25-49`, etc.), this model underwent deep high-step fine-tuning. To preserve the original model's foundational strengths and broad generalization while solving artifacts introduced by high-step training, we spent **3 full days on precise model pruning and weight optimization**. The result is a clean, sharp, and highly dynamic video generation model. This model is fully compatible with **ComfyUI** and supports: * **Text-to-Video (T2V)** * **Image-to-Video (I2V)** * **Reference-to-Video (Ref2V)** * **Video-to-Video (V2V)**
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查看详情 ↗Qwen-Image-2.1
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查看详情 ↗Glimpse
elorianGlimpse is a multimodal visual reasoning model from Elorian, built for visual understanding and complex visual reasoning in the physical world. It reasons directly over images and video rather than...
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查看详情 ↗bleurt-tiny-512
Elron- **Developed by:** Elron Bandel, Thibault Sellam, Dipanjan Das and Ankur P. Parikh of Google Research - **Shared by [Optional]:** Elron Bandel - **Model type:** Text Classification - **Language(s) (NLP):** More information needed - **License:** More information needed - **Parent Model:** BERT - **Resources for more information:** - GitHub Repo - Associated Paper - Blog Post The model should not be used to intentionally create hostile or alienating environments for people. Significant research has explored bias and fairness issues with language models (see, e.g., Sheng et al. (2021) and Bender et al. (2021)). Predictions generated by the model may include disturbing and harmful stereotypes across protected classes; identity characteristics; and sensitive, social, and occupational groups.
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查看详情 ↗Qwen3-30B-A3B-AWQ
ELVISIOThe AWQ version is quantized using ms-swift. You may refer to our best practice for training/fine-tuning Qwen3-models here. Note that the AWQ version for Qwen3-MoE models are verified to be working on Transformers/vLLM. We have not have the chance to tested them on other engines. The model has undergone AWQ int4 quantization using the ms-swift framework. Since the model is based on the MoE (Mixture of Experts) architecture, all `linear` layers except for `gate` and `lm_head` have been quantized.
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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。