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探索 AI 模型 84995
EsoTest_GGUFs
Esobold- **GhostShip-31b-Q4_K_M.gguf** - FM nearswap merge: Gemma4-Gutenberg-31B-Heretic 0.0007 linear across layers (avg 4e-4). Same family as Robinson/BenGunn, ~4x peak strength.
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espnetOpen Whisper-style Speech Model (OWSM) is the first **fully open** Whisper-style speech foundation model. It reproduces and advances OpenAI's Whisper-style training using publicly available data and open-source toolkits. The code, pre-trained model weights, and training logs are publicly released to promote open science in speech foundation models. OWSM-CTC (Peng et al., ACL 2024) is a novel encoder-only speech foundation model based on hierarchical multi-task self-conditioned CTC. It supports multilingual speech recognition, speech translation, and language identification within a single non-autoregressive model. OWSM-CTC v4 is trained for three epochs on 320k hours of public audio data covering multilingual speech recognition, any-to-any speech translation, and language identification. The newly curated data are publicly released: https://huggingface.co/datasets/espnet/yodas_owsmv4
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查看详情 ↗eai-distill-0.5b
EssentialAIEAI-Distill-0.5b is a fine-tuned version of Qwen2.5-0.5B-Instruct designed for document classification across 12 taxonomic categories. This model is optimized for high-throughput classification of web documents and produces structured metadata for large-scale dataset curation. The model classifies documents across the following dimensions: - **📚 Free Decimal Correspondence (FDC)**: Subject matter classification based on the Dewey Decimal System - **🧠 Bloom's Taxonomy**: Cognitive process (Remember/Understand/Apply/Analyze/Evaluate/Create) and knowledge domain (Factual/Conceptual/Procedural/Metacognitive) - **📄 Document Type**: Web page categorization (News, Academic, Reference, Code, Social, etc.) - **🔍 Content Quality**: Extraction artifacts, missing content detection - **🎓 Educational Metadata**: Reasoning depth, technical correctness, educational level - **🤖 Base Model**: Qwen2.5-0.5B-Instruct - **📊 Training Data**: 82B synthetic tokens generated by Qwen2.5-32B-Instruct (teacher model) on 104M Common Crawl documents - **⚙️ Optimizer**: AdamW (β₁=0.9, β₂=0.95, weight_decay=0.1) - **📈 Learning Rate**: 1×10⁻⁴ with linear warmup (2B tokens), cosine decay to 1×10⁻⁵, then linear anneal to 0 - **📦 Batch Size**: 2M tokens - **📏 Sequence Length**: 16,384 tokens - **💻 Hardware**: Trained on AMD MI300x GPUs
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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。