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查看详情 ↗DISCOVER & COMPARE
探索 AI 模型 1050
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查看详情 ↗Cosmos-1.0-Guardrail
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查看详情 ↗Cosmos-AnomalyGen-PCB-2B
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查看详情 ↗Cosmos-Embed1-224p
NVIDIA**Cosmos-Embed1** is a joint video-text embedder tailored for physical AI. It can be used for text-to-video retrieval, inverse video search, semantic deduplication, zero-shot and k-nearest-neighbors (kNN) classification, and as a base model for video curation tasks. It has state-of-the-art (SOTA) performance on autonomous vehicle (AV) and robotics datasets, while maintaining competitive performance in general domains. This model is ready for commercial use. The Cosmos-Embed1 release includes the following embedders: * **Cosmos-Embed1** * Cosmos-Embed1-224p (optimized with 8 frames and 224x224 input resolution, 256-dim output text and video embeddings) * Cosmos-Embed1-336p (optimized with 8 frames and 336x336 input resolution, 768-dim output text and video embeddings) * Cosmos-Embed1-448p (optimized with 8 frames and 448x448 input resolution, 768-dim output text and video embeddings) Note, while each checkpoint was optimized at a specific fixed resolution (and default to these), they all support arbitrary non-square resolutions.
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查看详情 ↗Cosmos-Embed1-336p
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查看详情 ↗Cosmos-Embed1-448p
NVIDIA**Cosmos-Embed1** is a joint video-text embedder tailored for physical AI. It can be used for text-to-video retrieval, inverse video search, semantic deduplication, zero-shot and k-nearest-neighbors (kNN) classification, and as a base model for video curation tasks. It has state-of-the-art (SOTA) performance on autonomous vehicle (AV) and robotics datasets, while maintaining competitive performance in general domains. This model is ready for commercial use. The Cosmos-Embed1 release includes the following embedders: * **Cosmos-Embed1** * Cosmos-Embed1-224p (optimized with 8 frames and 224x224 input resolution, 256-dim output text and video embeddings) * Cosmos-Embed1-336p (optimized with 8 frames and 336x336 input resolution, 768-dim output text and video embeddings) * Cosmos-Embed1-448p (optimized with 8 frames and 448x448 input resolution, 768-dim output text and video embeddings) Note, while each checkpoint was optimized at a specific fixed resolution (and default to these), they all support arbitrary non-square resolutions.
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查看详情 ↗Cosmos-Guardrail1
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查看详情 ↗Cosmos-H-Dreams
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查看详情 ↗Cosmos-H-Surgical
NVIDIAThe base `Cosmos-H-Surgical` model remains the default when `--checkpoint-path` is omitted. The DMD2 checkpoint is an explicitly selected, student-only safetensors export; it does not contain optimizer, scheduler, teacher, fake-score, trainer, or other DCP training state. The model weights and accompanying Cosmos-H-Surgical source code are provided under OpenMDW-1.1. The official license source is available from the OpenMDW repository. Third-party software and upstream model components remain subject to their own license terms. Expected users include medical researchers, surgical robotics developers, AI developers, and healthcare institutions working on synthetic surgical video, simulation-to-real transfer, physical AI, and downstream robotics research.
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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。